一种快速并行关联规则算法研究及仿真*

在比较了当前几种并行关联规则挖掘算法的基础上,对并行关联规则算法进行了比较全面的分析,为了解决其性能和效率方面存在的问题,提出了一种快速挖掘策略的并行处理算法（FPARM）,并对这种快速并行关联规则算法的性能作了比较分析。经过计算机仿真实验的性能比较,采用快速并行算法的性能和效率提高了,达到了算法优化的目的。     

基于人体能量的微传感器节点能量利用方法

计算技术、通信技术和微机电技术的快速发展为智能传感器网络的广泛使用提供了坚实的技术基础。能量供给技术是智能传感器网络的关键技术，因为只有长效、低廉的能量才能保证微传感器节点的正常运行和发挥其独特的作用。传统的电池供能技术已满足不了大规模传感器网络微节点对能量的需求。因此，需要研究新的节点能量供给方法和技术以满足微节点的特殊需求。本文讨论了基于微机电系统（MEMS）技术收集人体能量为微节点供能的方法，并给出了相应的计算模型，这些模型对传感器微节点的能源设计和智能传感器网络的广泛应用具有重要意义。     

最佳动力换档规律自学习算法的收敛性分析

针对汽车电控机械自动变速器 (AMT)最佳动力性换档规律的获取方法工作量大且耗资多,所得换档规律对其它车辆适应性差等问题,根据迭代自学习控制理论,提出了一种在线、实时寻求最佳动力性换档规律的自学习算法,并从理论上证明了该算法的收敛性,给出了收敛条件,讨论了自学习算法的快速收敛问题.分析结果表明,此法可以应用于实际AMT系统.     

模糊聚类在数量型关联规则提取中的应用

关系数据库中数量属性的关联规则挖掘问题是经常要遇到的问题。该文利用改进的FCM进行模糊聚类，主要是解决FCM算法的局部极小问题。利用聚类的结果可以使数量型属性关联规则向类别型属性转换，类别型属性再转化为布尔型属性，这样，便可以从许多关联规则的挖掘方法中找出有意义的规则。     

小波神经网络的一般结构模型

根据小波分析原理，提出了一种基于信号频率分布的小波神经网络一般形式的分层结构模型，以及相应的网络学习多分辨递阶逼近算法。新的网络结构具有结构清晰、逼近过程直观、由粗到细、学习方便等特点。     

基于小波变换的噪声检测快速独立分量分析

机械或电气设备工作噪声的测试分析是实时故障检测诊断的重要手段,通常情况下,传感器检测得到的信号是多个噪声源叠加的结果,可采用独立分量分析(ICA)方法分离出待检测对象信号.提出先对混合信号小波系数序列进行独立分量分析,再做小波逆变换得到分离信号.与直接的ICA比较,小波系数比原始信号的超高斯性更强,因此分离处理的收敛速度更快,分离效果更好;由于在小波变换的过程中可以引入阈值去噪,因此基于小波变换得到的分离结果较之常规方法有更强的抗噪能力.     

基于分层模型的配电网故障定位优化算法

针对配电网故障定位实时性要求高及配电网中存在T接点的特点,提出了基于分层模型的配电网故障定位优化算法。该算法充分考虑配电网故障定位和分层模型的特点,采用分段定位原理,通过计算某一区间中间层顶点故障信息状态组合情况,以确定故障所属的更小区间,逐步压缩故障所属区间,实现故障的快速、准确定位。     

基于协同进化蚁群算法的多播QoS路由算法

提出一种基于协同进化蚁群算法的求解QoS（Quality of Service）多播路由问题的新算法。算法中控制参数及路由选择策略根据迭代过程所处的不同阶段自适应调整。综合考虑QoS路由中所有约束条件的同时,也充分考虑各个约束自身的独立特性。仿真结果证明了算法收敛速度快,能满足实际网络服务质量的要求。     

J2EE应用服务器的企业级应用体系结构研究与实例评测

应用服务器向企业级用户提供了设计、开发、部署、运行和管理一个Internet企业应用系统的平台。本文对J2EE应用服务器在企业级应用中的体系结构进行了研完,并给出测试用例,对典型应用服务器的功能和性能等方面进行了现场实例综合评测,对评测结果进行了分析和说明。     

无线传感器网络基于能量效率的分布式拓扑控制

无线传感器网络通过调节节点的发射功率来控制网络的拓扑结构.在满足网络覆盖度和连通度的前提下,剔除节点间不必要的无线通信链路,生成一个高效的数据转发网络拓扑结构.建议-种分布式思想:功率控制机制调节网络中每个节点的发射功率,在满足网络连通度的前提下,减少节点的发射功率,均衡节点单跳可达的邻居数目,从而节省节点的能量,延长网络的生存期.最后的仿真分析结果表明了算法的有效性.