基于自适应粒子群算法的WSN节点布局优化

针对传统粒子群算法（PSO）中影响粒子飞行状态倾向性的选择系数c1、c2固定不变的问题,考虑到微粒子在相应的自身认知能力与全局社会能力影响下能发挥出不同寻优速度与效率这一现象,对影响粒子飞行过程中追寻个体历史最佳与全局位置最佳二者选择倾向性的相关系数进行自适应动态调整。提出一种自适应性粒子群算法adaptive particle swarm optimization,APSO。仿真实验表明APSO具有良好的适应性,能够有效提高微粒子寻优的精度与效率,减少算法迭代优化所需时间,提高布控区域的覆盖率。     

基于自适应极化分解技术的灌区麦田土壤墒情反演方法

自微波遥感进入土壤墒情研究领域以来,植被覆盖地表的校正一直是微波遥感反演土壤墒情的热点。针对植被层对雷达微波信号的散射容易造成墒情计算误差等问题,以河南焦作广利灌区为研究区,以灌区内的主要作物冬小麦为研究对象,在离散植被的一阶物理散射模型基础上,使用Sentinel-1A SAR雷达提取后向散射系数,通过自适应极化分解技术即在极小的临近空间内利用最小二乘法求解土壤散射和植被多重散射的最优解,再利用Landsat8数据作为辅助数据提取改进的归一化植被水分指数,采用支持向量机的方法反演土壤墒情。结果表明:基于自适应的后向散射系数与麦田土壤墒情的关系在VV极化模式20 cm深的土壤条件下,相关系数为0.827 8;20 cm深度的土壤墒情与冬小麦的相关性较高,相关系数达到0.819 0;自适应极化分解技术反演土壤墒情均方根误差、平均相对误差分别为1.490 7、0.002 2,水云模型反演土壤墒情均方根误差、平均相对误差分别为1.958 5、-0.242 2,自适应极化分解技术反演效果较为理想。该研究可为小麦覆盖下的灌区土壤墒情的评估提供参考。     

自适应熵的投影聚类算法

受“维度效应”的影响,许多传统聚类方法运用于高维数据时往往聚类效果不佳。近年来投影聚类方法获得广泛关注,其中软子空间聚类法更是得到了广泛的研究和应用。然而,现有的投影子空间聚类算法大多数均要求用户预先设置一些重要参数,且未能考虑簇类投影子空间的优化问题,从而降低了算法的聚类性能。为此,定义了一种新的优化目标函数,在最小化簇内紧凑度的同时,优化每个簇所在的子空间。通过数学推导得到了新的特征权重计算方法,并提出了一种自适应的“均值型投影聚类算法。该算法在聚类过程中,依靠数据集自身的相关信息及推导获得的公式动态地计算各优化参数。实验结果表明,新算法通过对投影子空间的优化改善了聚类质量,其性能较已有投影聚类算法有了明显提升。     

基于SA算法的k-means聚类算法的改进

传统的k-means聚类算法常陷入局部最优,需要事先输入聚类数,这样会造成原有算法失效或聚类结果不准确.在研究现有聚类算法的基础上,使用ε-最近邻法剔除孤立点,提出一种改进的基于模拟退火算法的、具有自适应功能的k-means聚类算法.实验结果证明,提出的算法是可行的、有效的.     

飞机空调车的模糊CMAC-PID温度控制器设计

关于飞机地面空调温度优化控制问题,飞机地面空调车温度控制系统具有参考模型不精确、非线性、时变、工作环境不稳定等特点。针对实际温度控制系统中应用到的传统PID温度控制器存在超调量大、响应速度慢、抗干扰能力弱等缺点,设计了一种新的响应速度快、稳定性高和抗干扰能力强的模糊CMAC-PID控制器。温度控制器利用小脑神经网络(CMAC)较强的自适应能力,与模糊PID控制器并行工作,能够迅速、精确、稳定的达到系统所要求的温度值。用Matlab软件进行实验,结果表明控制方式有效地改善了系统的动态性能、稳态精度和鲁棒性,具有较好的工程应用前景。     

具有自适应性的半脆弱数字水印算法*

为了解决数字水印算法的鲁棒性与脆弱性之间的矛盾,提出了一种新的具有自适应性的半脆弱数字水印算法,重点介绍数字水印的嵌入算法。该算法通过采用改进的低通滤波器,调整中间像素灰度、改变两端的灰度差分来实现水印的嵌入。实验结果表明：该算法对photoshop下所有级别的JPEG压缩均具鲁棒性,而对所有几何变换等恶意攻击具有脆弱性,并可根据所提取水印可判断出恶意攻击的类型、程度、区域等特征,具有较好的自适应性。     

一种自适应的多级入侵检测模型

网络入侵检测是互联网安全领域研究的热点问题。传统的基于异常的入侵检测方法采用单一的检测模型对各类数据进行检测,导致漏报率高。且缺乏模型的动态更新机制,导致模型自适应羞。针对上述问题,提出了一种具有自适应性的多级入侵检测模型ACIDM（Adaptive Cascaded Intrusion Detection Model）。ACIDM层级部署多个检测模型,各级模型之间通过检测反馈对模型进行动态更新和协同训练。实验证明,与单一检测模型相比、ACIDM检测器的多样性、层级性和自适应性,使得ACIDM在保证检测精度的同时能明显降低对入侵的漏报率,且这种优势在小样本情况下尤为显著。     

一种高可用的自适应双控制器心跳设计

针对当前在构建高可用性系统的过程中,静态心跳时间设置的特征,设计一种双控制器心跳自适应模型。它能根据数据读写请求的频度特征,调节心跳时间的设置,从而最终提高双控制器存储系统的高可用性。在此基础上,建立其相应的故障检测高可用Petri网模型来评价双控制器的高可用性能。计算表明。该方法能提高双控制器系统的高可用性。     

基于B/S的信息化平台权限管理系统设计

本文针对B/S模式下的信息化平台的权限管理系统进行了设计,提供了一种集成功能权限和数据权限的解决方案,在数据权限设计中提出了数据权限角色划分的概念,以满足多层次组织中权限管理方面的集中控制。该权限管理系统具有较高实用性,自适应性和通用性等特点,可以减少权限管理系统的重复开发,同时提高系统的健壮性和可维护性。     

自适应遗传算法在智能组卷中的应用

遗传算法以其具有自适应全局寻优和智能搜索技术,并且收敛性好的特性,能很好地满足自动组卷的要求,但简单遗传算法比较容易引起"未成熟收敛"和"搜索缓慢"等问题。本文提出自适应性的交叉和变异算子,能够降低多重约束目标,有效维持种群的多样性,避免产生局部最优解,改善未成熟收敛。