基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。     

改进的衡疏分布存储器模型及其学习能力分析

Kanerva的衡疏分布存储器模型（SDM），由于其读写规则采用外积法，因此限制了它的应用，本文对该模型进行改进，改变了原来的读写规则，保留其衡疏分布式存储的特点，得到一个与小脑模型（CMAC）相似的新模型，但它不存在分块效应、不需要HASHING技术。理论分析和示例表明了该改进模型的合理性和有效性。     

求解大型线性稀疏方程组的中心线法

本文对熊西文教授于１９８６年提出的求解大型线性稀疏方程组的中心线法做了部分改进，给出了算法的收敛性证明和部分数值实验的结果。     

西电应用数学系在优化理论与应用研究方面的进展情况

本文系统地论述了本校应用数学系在优化理论与应用研究中十个方面的进展情况．     

OPNET环境下的PIM—SM组播路由协议仿真

IPv6组播技术作为下一代互联网的核心技术之一,相对于IPv4组播技术具有更大的优越性。文章首先对PIM-SM组播协议在IPv6上实现PIM-SM涉及的问题进行了论述,然后在OPNET网络仿真模型中实现了对IPv6和IPv4混合网络场景的配置,进行组播的仿真实验比较单播与组播网络的性能,系统地分析了PIM-SM协议在OPNET中的实现。     

一种新的码片内多径时延估计方法

根据信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种频域的时延估计压缩感知模型,将时延估计问题转化为基于欠采样数据的稀疏向量估计问题.利用离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)矩阵的子矩阵所满足的受限等距性(Restricted isometry property,RIP)以及信道冲激响应的稀疏特性充分降低了时延估计所需数据量的要求.分析了本文模型具有码片内多径分辨能力以及良好抗噪性能的原因,并与多信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)和旋转不变技术的信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法的时延估计性能进行仿真比较.仿真结果表明,本文提出的方法不需要预知多径的条数,对码片内多径时延具有较高的估计精度,其时延估计性能在特定条件下优于MUSIC和ESPRIT算法.     

基于压缩感知的无线传感器网络的数据编码

近年来,基于压缩感知的无线传感器网络数据编码的研究取得了一定的进展,但大部分研究是基于"单跳"的传输模型或者没有考虑网络内节点之间的合作。本文提出了一种基于压缩感知和分簇的传感器网络数据编码方法。首先,节点根据自己的编号伪随机的产生一个M维的列向量,把感知的数据xi投影到此向量上,然后把自己的编号和投影的数据一同传输给簇头。簇头把收到的数据进行求和,并且把计算后的结果传送给下一个簇头,直到sink节点。通过仿真实验和理论分析,验证了本文提出的方法比传统的方法能更好地减少网络内数据传输量。     

基于模糊数学的高维稀疏数据聚类统计方法设计

传统的数据聚类统计方法仅适用于低维数据聚类问题,为此,本研究设计了基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果。以模糊C均值聚类算法为基础,通过优化初始聚类中心解决局部最优问题,缩短聚类统计时间;然后引入权重机制,令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计。基于此,以余弦距离替换原有的欧几里德距离,提高高维稀疏数据聚类统计效果。实验证明：在数据维度不同时,该方法均有较优的聚类统计效果。当数据维度较低时,分块比例为10%时聚类统计效果最优;当数据维度较高时,分块比例为40%时聚类统计效果最优。在不同稀疏度等级时,该方法的命中率和聚类统计效率均较高。     

基于稀疏表示的遥感图像超分辨率重建

根据稀疏定理,首先对遥感图像数据进行训练,得到高分辨率图像块字典与低分辨率图像块字典,然后利用低分辨率图像块字典求出稀疏表示系数,最后根据稀疏表示系数得到超分辨率重建图像.结果可以看出,经过改进后,重建图像的客观评价指标更优.