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1.
云计算及其关键技术   总被引:100,自引:2,他引:98  
云计算是一种新兴的计算模型,它是在网格计算的基础上发展而来的.介绍了云计算的发展历史和应用场景,比较了现有的云计算的定义并给出了新的定义,以谷歌的云计算技术为例,总结了云计算的关键技术:数据存储技术(Google File System)、数据管理技术(BigTable)、编程模型和任务调度模型(Map-Reduce)等,分析了云计算和网格计算以及传统超级计算的区别,并指出了云计算的广阔发展前景.  相似文献
2.
一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议   总被引:88,自引:0,他引:88  
在路由协议中利用分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性.当簇首以多跳通信的方式将数据传输至数据汇聚点时,靠近汇聚点的簇首由于转发大量数据而负载过重,可能过早耗尽能量而失效,这将导致网络分割.该文提出一种新颖的基于非均匀分簇的无线传感器网络多跳路由协议.它的核心是一个用于组织网络拓扑的能量高效的非均匀分簇算法,其中候选簇首通过使用非均匀的竞争范围来构造大小不等的簇.靠近汇聚点的簇的规模小于远离汇聚点的簇,因此靠近汇聚点的簇首可以为簇间的数据转发预留能量.模拟实验结果表明,该路由协议有效地平衡了簇首的能量消耗,并显著地延长了网络的存活时间.  相似文献
3.
物联网关键技术与应用   总被引:50,自引:0,他引:50       下载免费PDF全文
物联网因其巨大的应用前景而受到各国政府、学术界和工业界的广泛重视.介绍了物联网的概念、基本属性和特征,描述了物联网的体系构成、发展阶段及趋势.以传感器网络为例详细论述了物联网的关键技术,最后以环境监测为例,说明了物联网的典型应用.  相似文献
4.
无线传感器网络的拓扑控制   总被引:32,自引:0,他引:32       下载免费PDF全文
拓扑控制是无线传感器网络研究中的核心问题之一.拓扑控制对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高MAC(media access control)协议和路由协议的效率等具有重要意义.全面阐述了拓扑控制技术的研究进展,首先明确了拓扑控制研究的问题和设计目标,然后分别从功率控制和睡眠调度两个方面介绍代表性的研究工作,并加以分析和比较,同时指出了这些工作存在的不足.最后分析和总结了研究现状中存在的问题、需要进一步研究的内容以及拓扑控制研究的发展趋势.  相似文献
5.
EADEEG:能量感知的无线传感器网络数据收集协议   总被引:29,自引:0,他引:29       下载免费PDF全文
提出了一种基于簇结构的无线传感器网络数据收集协议EADEEG(an energy-aware data gathering protocol for wireless sensor networks).EADEEG通过最小化网络通信开销以及良好的能量负载平衡方法,可以有效地延长网络寿命.与以前的相关研究相比,EADEEG采用了一种全新的簇头竞争参数,能够更好地解决节点能量异构问题.此外,EADEEG也采用了一种简单而有效的簇内节点调度算法,通过控制活动节点的密度,可以在不增加额外控制开销的条件下关闭冗余节点并保证覆盖要求,因此可以进一步延长网络寿命.模拟实验证明,在节点初始能量同构和异构两种情况下,EADEEG协议都能够满足用户对覆盖率的要求,并在网络寿命上大幅度优于LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy),PEGASIS(power-efficient gathering in sensor information systems)和DEEG(distributed energy-efficient data gathering and aggregation protocol)协议.  相似文献
6.
多核学习方法   总被引:24,自引:5,他引:19       下载免费PDF全文
多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点. 核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法, 但在一些复杂情形下, 由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求, 因此将多个核函数进行组合, 以获得更好的结果是一种必然选择. 本文根据多核的构成, 从合成核、多尺度核、无限核三个角度, 系统综述了多核方法的构造理论, 分析了多核学习典型方法的特点及不足, 总结了各自的应用领域, 并凝炼了其进一步的研究方向.  相似文献
7.
神经网络极速学习方法研究   总被引:24,自引:0,他引:24  
单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈.产生这种情况的两个主要原因是:(1)传统的误差反向传播方法(Back Propagation,BP)主要基于梯度下降的思想,需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定.因此算法的计算量和搜索空间很大.针对以上问题,借鉴ELM的一次学习思想并基于结构风险最小化理论提出一种快速学习方法(RELM),避免了多次迭代和局部最小值,具有良好的泛化性、鲁棒性与可控性.实验表明RELM综合性能优于ELM、BP和SVM.  相似文献
8.
一种令P2P覆盖网络拓扑相关的通用方法   总被引:24,自引:1,他引:23       下载免费PDF全文
邱彤庆  陈贵海 《软件学报》2007,18(2):381-390
利用分布式哈希表,有结构的对等(peer-to-peer,简称P2P)网络具备了较短的路由长度和较好的扩展性.然而,由此产生了覆盖网络和物理网络之间的不匹配问题,它严重阻碍了在大规模环境下建立有效的对等网络.提出一种通用的、协议无关的方法来解决该问题.该方法基于节点交换机制,通过发现并实施有利于覆盖网络和物理网络匹配的节点交换来降低网络时延、提高性能.实验表明,该方法在明显降低了覆盖网络的平均时延的同时,也保证了额外开销可控.此外,若与其他协议相关的方法相结合,系统性能还可以得到进一步提高.  相似文献
9.
基于云模型的进化算法   总被引:23,自引:0,他引:23  
基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,结合进化计算的基本思想,提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异的程度和搜索空间的范围,从而可以快速收敛到最优解,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.仿真结果表明:该算法具有精度高、收敛速度快等优点.云模型和进化计算思想的有效结合一方面拓宽了云模型的应用领域,也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试.  相似文献
10.
基于特征选择的轻量级入侵检测系统   总被引:23,自引:1,他引:22       下载免费PDF全文
陈友  程学旗  李洋  戴磊 《软件学报》2007,18(7):1639-1651
基于特征选择的入侵检测系统处理的数据含有大量的冗余与噪音特征,使得系统耗用的计算资源很大,导致系统训练时间长、实时性差,检测效果不好.特征选择算法能够很好地消除冗余和噪音特征,为了提高入侵检测系统的检测速度和效果,对基于特征选择的入侵检测系统进行研究是必要的.综述了这一领域的研究进展,从过滤器、封装器、混合器3种模式对基于特征选择的轻量级入侵检测系统进行分类比较,分析和总结各种系统的优缺点以及它们各自适用的条件,最后指出入侵检测领域特征选择的发展趋势.特征选择不仅可以提升入侵检测系统的性能,而且使得对入侵检测的研究向特征提取算法的方向转移.  相似文献
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