多源单汇无线传感器网络的局部路由算法

无线传感器网络节点有着严格的能量限制,目前已有的许多路由协议假定了节点知道网络的全局信息或者让节点根据路由表进行路由。这些方式均会使网络产生较多的通信负荷,增大能量开销。结合多源单汇路由的特点,本文提出了几种局部路由算法。该算法中,节点仅根据目标节点与邻居节点的地理位置、剩余能量等信息,决定下一跳节点,最终建立到达目的节点的路径。本文首次引入了带约束后跳发射的思想,并将这种后跳发射与已有的算法相结合得到新的后跳路由算法。计算机仿真实验表明,在有数据融合的网络中,带约束的后跳－为难度路由算法使得网络的生存时间最长,较其余算法增加了网络11%和14%的工作周期数。最后又将局部路由算法进行合理改进,得到最小化平均为难度的算法,应用于无数据融合的网络中,效果很好。     

建立多项式函数方程的一种方法

用高阶等差数列通项公式为引导 ,认识到K次多项式函数在n =1,2 ,…时的值所形成的数列是K阶等差数列 .反之 ,对一个未知函数方程的多项式函数f(x) ,如果能用试验的方式求得 f(x)在x =1,2 ,…时的值或一列等距点处的值 ,则由此函数值数列的通项公式来导出多项式f(x)的函数方程     

全局优化中的纯随机搜索方法的改进

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ :ｍｉｎｘ∈Ｌｆ(ｘ) ,ｗｈｅｒｅｆｉｓａｒｅａｌ ｖａｌｕｅｄｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｕｎｃｔｉｏｎｏｖｅｒＬ ,Ｌ ＲｄｉｓｏｆｔｈｅｆｏｒｍＬ =Πｄｉ=1[ａｉ,ｂｉ],ｗｉｔｈａｉ,ｂｉ∈Ｒ ,ａｉ<ｂｉ.Ｄｅｎｏｔｅ ｆ =ｍｉｎｘ∈Ｌｆ(ｘ) =ｆ(ｘ )ａｎｄｄｅｆｉｎｅＳε=[ｆ ,ｆ ε]ａｓａｓｔｏｐｐｉｎｇｃｒｉｔｅｒｉｏｎｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ,ｗｈｅｒｅεｉｓａ…     

关于Sierpinski垫片的Hausdorff测度的上估的算法

给出了Sierpinski垫片的Hausdorff测度上方估值的一个算法,用计算机实现后,得到了Sierpinski垫片的Hausdorff测度的较好的估值。     

对称锥规划基于一个核函数的内点算法

基于一类带参数的核函数,为对称锥规划问题设计了一个内点算法。该算法借助此核函数得到了NT方向以及迭代步长,通过一定的分析技巧,最终给出了对称锥规划问题基于核函数的大步校正和小步校正算法较好的多项式迭代复杂界,即和。     

一种基于遗传算法的特征选择和权重确定方法

在模式识别中,特征选择是其中非常重要的步骤,特征集的选择直接影响分类器的精度.该文提出了一种基于遗传算法的特征权重确定方法,首先使用传统遗传算法进行特征的初步选择,得到一个粗选的特征集;然后使用实数编码的遗传算法在第一步的基础上进一步精选特征,并确定每个入选特征的权重.通过实验和一些传统特征选择方法进行对比,结果显示,该文提出的算法取得了较好的效果.     

权值混合更新的神经网络液位控制方法及应用

综合考虑现场液位控制的需求、增量式PID实质及算法计算复杂度,设计了一权值混合更新的神经网络控制器。输入层到隐层的权值向量更新采用梯度下降法,隐层到输出层的权值向量更新采用Levenberg Marquardt算法,并结合信赖域理论对相关参数设置进行了详细说明。双容水箱液位控制实验表明,调节阀动作次数少,控制器参数人工设置简单,并具有良好的动态性能、抗扰性能及稳态精度,并可在省却流量变送器的前提下取代常规的PID串级控制。     

一类正整数n的广义k-有序分拆问题研究

文章主要研究以正整数n的广义k-有序分拆为求和下标,表达式为各分部ci作初等对称多项式变换后的求和计数公式。研究过程主要依据从特殊到一般的思想,运用组合分析和数学归纳法,最终得到这类问题一般情况下的计数公式。     

一种基于机器学习的分布式恶意代码检测方法

随着恶意代码规模的快速增长,传统的恶意代码检测方法已经逐渐失效。主流的启发式技术由 于其动态执行的特点,在许多应用中难以推广。因此,通过恶意代码的静态特征,将可疑恶意代码 PE 文件分类到相应的恶意代码家族是相当重要的。在本文,基于对恶意代码 PE 文件的分析结果,提 出元数据的概念,并于此实现了恶意代码快速检测原型,PE-Classifier。在 spark 分布式环境中,通 过使用随机森林分类算法,基于恶意代码元数据,能够对恶意代码进行快速和精准地分类和检测。实 验结果表明,通过对大量的恶意代码 PE 样本元数据分析,本文提出的原型系统 PE-Classifier 能够根 据元数据相似性判断样本的语义相似性,从而辅助检测,使得反病毒软件更为有效。     

数字图书馆音频信息资源版权保护研究

针对数字图书馆的音频资源版权保护问题,提出一种基于奇异值分解及独立成分分析的数字音频水印算法。奇异值分解具有数据压缩的特性,将水印信息经过奇异值分解处理,可大大提升水印容量,而独立成分分析理论可实现水印的盲提取。选择小波变换后的低频系数作为水印嵌入点,以平衡水印的鲁棒性和透明性。采用二值图像作为水印进行仿真实验,实验结果显示该水印方案具有较好的鲁棒性、透明性。