基于LEACH协议的差异化分簇路由算法

针对LEACH-V协议在Voronoi图的一个单元内若所有的节点剩余能量低于平均能量时, 这个单元内节点不能选举簇首, 信息传输不出去的情况, 以及无线传感器网络的差异性等因素, 提出了一种差异化的LEACH路由算法LDCR, 通过传感器节点选择簇首时考虑剩余能量和位置因素以及对通信半径大小的控制, 区分热点、非热点执行不同的路由算法来实现改进方案。仿真实验结果表明, 区分热点、非热点区域可使网络能量消耗较平衡; LDCR能有效减少能量损耗, 延长网络生存期; 密度越大, LDCR簇首数越趋理想化; 节点死亡轮数高于LEACH-V协议, 可见LDCR延长了网络的存活时间。     

一种权重融合模型的物联网频谱分配方案及其免疫实现

采用认知无线电技术, 设计了一种空闲频谱资源选择排序方法。在进行频谱选择时, 提出了一种无偏好信息的主客观权重融合方法, 提高权重设置的合理性, 并将求解权重转换为一个最优化问题, 通过免疫优化算法进行求解。实验结果表明, 该算法可以有效选择满足物联网节点传输需求的频谱, 并具有较高的网络吞吐量。     

基于MDP方法设计的PID控制器在吹塑机中的应用

塑料薄膜制造中吹塑机的张力控制是决定塑料薄膜厚度、强度和质量的一个重要因素。针对吹塑机的张力控制系统的一阶积分时滞模型,提出一种新的基于MDP方法的PID控制器。基于一个假设,即多主导极是正的、稳定的,并且过程控制系统无振荡,同时需要假设非主导的极点或者零点对控制过程的影响不显著。为了提高伺服性能,降低超调量,在PID控制结构中使用了设定点权重参数。控制过程简洁,控制器参数以表达式的形式给出。仿真案例实验结果表明,设计具有良好的追踪性能和调节性能,并且鲁棒性良好,适用于张力控制。     

聆听民声，当从差异化起步

早在2012年,部分安防企业就已经开发出了颇具民用特色的安防网络高清安防摄像机,如MOBOTIX的分体式摄像机;但国内民用市场的早期市场,以外商走在技术的前沿,而国内企业仍是在打造中低端产品,通过通用型来切入民用市场。此种不明确的市场导向,让国内安防企业一度被动。     

未确知均值聚类

利用未确知系统理论分析特征对样本分类所作贡献,定义特征的分类权重,并作为启发性知识用于确定样本与各类间的加权距离及样本属于各类的隶属度,建立未确知均值聚类算法。IRIS数据检验表明,未确知均值聚类算法误判样本数少、收敛速度快、鲁棒性好,是一种实用、有效的无监督聚类算法。     

多拓扑路由实现IP网络区分服务的优化算法*

在IP网络使用多拓扑技术对不同业务区分服务和路由优化的背景下,提出一种改进的链路权重优化启发式算法,在一定条件下以一定概率接受非可行解,从而引入松弛机制扩大候选解范围,避免搜索陷入局部最优。在仿真中将所提出的算法和已有算法进行了比较,结果证明该算法能够为每个高优先级需求的服务层协定（SLA）提供保证,有效降低全网总时延或提高网络吞吐量。     

多目标灰色局势决策方法研究

在传统灰色局势决策的基础上,探讨了评价信息为区间灰数的情况,给出了多目标灰色局势决策问题确定目标权重的优化模型.首先考虑不同目标下各局势效果测度与正理想效果测度、负理想效果测度的偏差建立优化模型,获得各局势的理想目标权重;再从全局考虑建立二次规划模型,通过协调权向量获得灰色局势决策各目标的最佳综合权重向量.利用区间灰数可能度公式对每个事件的局势进行排序,获得最优局势,从而进一步完善了传统的灰色局势决策理论和分析方法.最后通过实例验证了该模型的有效性和可行性.     

未确知均值聚类

利用未确知系统理论分析特征对样本分类所作贡献,定义特征的分类权重,并作为启发性知识用于确定样本与各类间的加权距离及样本属于各类的隶属度,建立未确知均值聚类算法。IRIS数据检验表明,未确知均值聚类算法误判样本数少、收敛速度快、鲁棒性好,是一种实用、有效的无监督聚类算法。     

模糊综合评价在示范效应评估中的应用研究

定量评估与定性评议是检验实验教学示范中心示范效应的主要方法．应用模糊数学理论,建立了对省级示范中心进行总体评估的模糊综合评价模型,并确定评价指标的权重,通过对模糊关系的运算论证了所建模型的可行性．     

用户需求适应的P2P超级节点选取机制

提出了一种基于层次分析法的超级节点选取策略。该策略刻画了不同用户对不同应用的需求度量,根据阈值法过滤部分不满足最低要求者得到备选集合,在此基础上构建层次分析模型,给出相应的选择结果。仿真实验表明,该机制能使用户满意度达到95%以上,同时整体网络在检索延迟、网络带宽消耗等有比较好的折衷。