基于鱼群信息链特征优选的域间流量监测

对内容中心网络的域间流量监测是未来互联网架构和网络安全监护的重要内容,通过域间流量监测,防止网络拥堵和不稳,提供网络性能,同时缩减网络冗余流量。传统方法中,对域间流量的预测采用双谱分析的方法进行特征提取,实现对局域网流量的预测,算法受到短时缓冲流量的非线性特征的影响,性能不好。提出一种基于鱼群信息链特征优选的域间流量预测算法,进行网络流量信号模型分析,构建流量监护数据样本驱动空间,进行鱼群信息链特征优选系统模型与数据预处理,得到域间流量为一阶空间权矩阵,域间网络流量信息数据表示为一个方阵,实现基于鱼群信息链特征优选的域间流量预测算法的改进。实验得出,采用该算法,在较低的信噪比下,仍然具有较高的预测精度,域间流量估计误差较低,性能较优。     

以语音识别为基础的音乐检索系统

针对一般的语音识别算法均存在抗噪能力不好的问题,无法满足音乐检索系统的需求。针对于此,本文以抗噪能力为基础对MFCC语音识别算法进行了优化,第一步是通过F比方法加权优化了MFCC算法的特征参数,估计出各维特征分量对识别率的影响,并将其提取出来,然后采用主成分分析法对提取的特征分量进行降维处理,以降低计算复杂度,减少数据存储量,加快训练时间,最终提高识别效率。算法仿真结果表明,本文提出的基于抗噪能力优化的MFCC语音识别算法具有较好的抗噪能力,比传统MFCC算法对音乐检索的精确度更高。     

引入优化压缩思维的无线视频传感器网络路由协议

针对无线视频传感器网络能量异构普遍存在的特点,提出一种引入优化压缩思维的无线视频传感器网络路由协议,确定节点的可压缩性,在簇头节点中完成数据的稀疏以及观测,将少数测量数据发送至汇聚节点,汇聚节点通过采集节点压缩数据的测量向量,进行压缩感知解码,完成数据的压缩以及重构操作。通过蚁群算法获取无线视频传感器网络中最小成本的路径,将数据分组发送至所有邻居节点,蚂蚁依据能量水平的高低确定下一跳,从而更好的完成全网能量均衡,蚂蚁走完所有路径后,对其信息素进行计算,求出信息素的挥发带来的负反馈,给出新的带宽函数以及跳数函数,节点间通过周期性的广播路由更新分组确保路由表的正确性,在路由选择时综合分析带宽与跳数因素,有效提高了无线视频传感器网络的吞吐量。仿真实验结果表明,所提协议可有效均衡网络能耗,延长整个网络生命周期。     

改进ART算法在数据库自动知识推荐中的应用

为了提高数据库检索的智能性及个性化推荐,将改进的ART算法应用于数据库自动知识推荐。首先对基本ART算法及ART网络算法进行了描述,接着提出了改进的ART算法,最后运用实例仿真,验证该算法性能。文本采用某高校数字图书馆数据库作为仿真对象,验证其自动知识推荐的功能,同时对其资源消耗和扫描时间进行了计算仿真,实验证明,本文算法在数据库自动知识推荐过程中,所耗资源少且效率高,具有一定的研究价值。     

相位谱拟合车载自组网中功率增益优化方法

车载自组网WSN无线传感网络的接收/发射功率的无偏均衡设计,可以提高网络节点寿命,保证系统的稳定性,提高车载自组网的通信能力和网络连接率。传统方法采用的固定步长加权的滤波设计算法进行功率均衡设计,导致车载自组网的相邻节点功率均衡偏差,提出一种基于无偏均衡和相位谱拟合的车载自组网中功率增益优化算法,进行无偏均衡的车载自组网中网络连接率优化设计,确定节点一跳范围内的邻居节点,实现功率谱的估计,在功率均衡设计中,进行可变步长滤波设计,反映了信道幅值、时间和频率之间关系,对相位谱做最小二乘拟合求斜率,实现WSN可变步长滤波接收/发射功率无偏均衡算法改进。研究结果表明,该算法实现了接收/发射功率的无偏均衡,网传输距离提高,具有较大的功率增益,网络连接率较传统方法提高,展示了优越的应用性能。     

城市景观三维重建及渲染算法研究

针对现有的三维重建及渲染算法无法满足城市景观三维重建的需求问题,本文提出基于Kal-man滤波修正的三维重建算法和基于改进LOD的地形渲染算法。首先利用Kalman滤波修正算法对三维重建光束平差算法进行优化,加速原算法的响应时间,然后对LOD地形渲染算法进行优化,使用节点评价函数进行判断,节点是否需要进行分裂,从而实现不同的细节层次,利用添加边以及删减边结合的方法来消除地形中出现的裂缝。仿真试验结果表明,本文提出的基于Kalman滤波修正的三维重建算法和基于改进LOD的地形渲染算法在城市景观三维重建的应用中效果良好。     

基于反馈约束改进蚁群算法的网络路由优化

通过优化网络路由,提高网络的拓扑性能,实现网络的能量平衡。传统的网络路由算法采用能量平衡环形路由算法,出现网络能耗不均衡。提出一种基于反馈约束改进蚁群算法的网络路由优化方法。采用区域分割处理办法,得到分簇路由任务概率随机分布模式下的置信概率,通过蚁群反馈约束,提高信息正确传输的概率,根据贝叶斯定理,得到路由现成路由子节点定位和扑救路径方位置信度的递归计算式,实现网络路由优化。仿真实验表明,算法能有效提高网络信息正确传输的概率,可靠性较高,几乎能达到无失真传输,随着路由跳数的增加,设计的路由算法的优势愈发明显,提高了信息传输的通信质量。     

HBase大对象数据调度自整定控制算法

提出一种基于趋化重采样的HBase大对象数据调度自整定控制算法,在数据接收端进行数据包接受、重组并解码,提高拆包、组包的效率,构建基于UDP协议的HBase大对象数据调度总体结构模型。定义趋化值与量化值之间的差值进行熵编码,在接收端先把数据包进行重组,得到HBase大对象数据的实时传输系统,实现数据调度自整定控制。仿真实验表明,采用了该自整定控制算法,HBase大对象数据传输的准确性和稳定性都有明显的提高,自整定控制方法能有效降低丢包数,避免延时与丢帧,能有效地对冗余信息和失稳波动信息进行整定处理。     

基于改进神经网络的图像生物特征识别方法

在图像的固定生物特征识别过程中,传统的识别方法针对像素质量不高的问题,很难建立完整的寻优计算过程,识别效果不好。提出基于改进神经网络算法的图像特征识别方法。通过量子计算对神经网络进行优化,优化神经网络在特征识别中的阀值确定过程,完成图像识别。实验结果表明,利用改进的算法进行图像特征识别,能够极大的提高生物特征识别的准确性,扩展了应用的范围。     

煤基活性炭炭化监控系统设计

为了提高煤基活性炭炭化过程控制系统的自动化程度,分析了活性炭炭化控制过程,根据现场实际要求设计了PLC、触摸屏、组态王为一体的控制系统,将炭化炉炉头温度和炉尾压力作为主要控制变量,综合相关影响因素,用PLC来实现模糊控制算法,从而满足炭化炉炉头温度和炉尾压力的控制要求,运用组态王和触摸屏的结合实现数据采集与记录、存储与分析的需求。通过炭化监控系统的设计,提高了炭化设备自动化程度,满足了现场控制需求。