大数据环境下基于概率矩阵分解的个性化推荐

概率矩阵分解是近几年广泛应用的协同过滤推荐方法。针对如何利用矩阵分解技术提高推荐质量以及在大数据环境下如何突破计算时间、计算资源瓶颈等问题进行研究,提出了Improved Probabilistic Matrix Factorization(IPMF)融入邻居信息的概率矩阵分解算法,并且提出了parallel-IPMF (p-IPMF)算法来解决融入邻居信息后计算复杂度高和难以并行化等问题。 在MapReduce并行计算框架下将p-IPMF算法加以实现,并在真实数据集上进行验证。实验结果表明,所提算法能有效提高推荐质量并缩短计算时间。     

无线网络中基于编码感知的能量优化路由算法

由电池供应电量的无线通信网络中,数据需要通过作为路由的中间节点进行传输,所以这些中间节点的能量消耗对整个网络的生存有很大的影响。本文从延长网络生存时间的目的出发,提出了一种能量优化的编码感知路由协议COER(Coding-aware based Optimal Energy Routing),利用能量门限值以及相对剩余能量来均衡网络节点能量的消耗,同时用网络编码来减少能量的消耗,并将两者统一来实现网络能量的优化。仿真结果表明:COER能够减少传输能耗,均衡网络能量消耗,延长网络生存时间。     

一种改进Tiny-Sync 的算法

节点时间同步是无线传感器网络中的一项支撑技术,而Tiny-Sync 算法是一种经典的无线传感器网络时间同步算法。但是Tiny-Sync 算法没有考虑噪声数据的影响,通过引入曲线拟合方法,提出了一种改进Tiny-Sync 的算法,拓展了Tiny-Sync 算法的使用范围。仿真实验证明,本算法在保持Tiny-Sync算法精度的同时,有效地克服了噪声数据的影响。     

广义计算及其在磨粒识别中的应用

广义计算是融程序计算,神经计算、模糊计算和演化计算于一体的一种新型技术,该文提出了广义计算单元的定义,介绍了广义计算网络的特点,然后建立了一个广义计算模型,最后简单地介绍了广义计算在磨粒识别中的应用。     

无线携能通信中继网络最大化总传输速率

能量捕获无线传感器网络是解决传统无线传感器网络能量问题的有效途径之一,无线携能通信网络SWIPT（Simultaneous wireless information and power transfer）是其中的一个重要研究方向。研究了一种SWIPT场景,在源节点总功率的约束条件下,最大化总传输速率。源节点通过在不同的频谱上分配不同的功率发送携能信号给多个中继节点,中继节点对于接收到的携能信号通过功率分配将一部分信号转化为能量,一部分信号解码为信息;中继节点利用捕获的能量将信息转发给目的节点。建立数学模型求解最优的功率分配因子,运用拉格朗日乘数法求得源节点在每个频谱上分配功率的表达式,按照注水算法求得最终分配的功率和最大化的总传输速率,最后通过数值模拟进行了有效性验证。     

无线传感器网络时间同步概率误差研究*

研究WSNTS(无线传感器网络时间同步)误差,旨在分析影响WSNTS误差的因素,揭示WSNTS误差的分布规律。在分析了传统的NTP时间同步策略的基础上建立了WSNTS误差的数学模型,给出了单跳WSNTS误差分布规律（正态分布）,同时还给出了多跳WSNTS误差的随机过程模型及其均值和方差,并给出了多跳WSNTS误差的上、下限曲线。仿真实验证明这些结果是正确的。     

基于自适应多神经网络的胎盘超声图像自动分级研究

针对胎盘超声图像自动分级这一临床应用问题，提出一种基于自适应多神经网络的分级算法。该算法与一般的一次性分离算法不同，其是通过设计两级BP神经网络模型来对胎盘图像进行两级分离。该算法在神经网络的训练中，对神经网络的输出没有采用一般的四舍五人来得到胎盘级数，而是采用了更合理的胎盘级数判定准则，并由此提出了一种自适应确定阈值的算法，用来判定胎盘级数。实验及临床应用表明：该算法能得到与专家手工分级基本吻合的自动分级结果，其阈值分割前得出的分级结果更可以给医生一个精确的定量衡量胎盘成熟期的参考，因此具有较好的临床应用前景。     

一种最小化时延多边缘节点卸载均衡策略研究

边缘服务器和通信网络的接入点(例如基站)集成部署构成边缘节点,可以在网络的边缘同时实现通信和计算的功能.边缘计算作为一种介于本地计算与云计算中间的一种新型计算范式,一方面缓解了中心云的负载压力,另一方面因为更靠近用户,有效减少了设备卸载计算产生的传输时延.在边缘计算中,边缘节点的计算资源相比于计算资源丰富的中心云是有限的;另一方面,在不同区域的边缘节点服务于不同的群体,其负载量的差距是是悬殊的,有的过载,有的过于空闲.为解决边缘节点中服务器的负载均衡问题,本文考虑通过软件定义网络(Software Defined Network, SDN)监控网络中的数据流量,调控热点区域的数据以多跳的方式卸载到周边的节点执行计算任务,实现热点区域降热减少执行任务时延的目的.同时,本文提出了基于量子粒子群算法的边缘节点卸载算法和一种基于启发式算法的边缘节点负载均衡算法来求解此问题.最后通过仿真实验验证了我们所提出方案的有效性.     

无线网络中任意路径编码感知机会路由

结合机会路由和网络编码2种技术提出了一种新的任意路径编码感知机会路由方案.为了合理地选择候选节点和分配节点转发优先级,提出了编码感知期望传输次数度量标准.路由方案在无线传输过程中充分利用流间网络编码减少传输次数,从而提高网络传输效率.仿真实验结果表明,路由方案能大幅度提高网络的转发效率和吞吐量.