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1.
一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对无线传感器网络中耗能不均问题,引入马尔可夫博弈理论,构建了无线传感器网络的马尔可夫博弈模型.在能量均衡路由分析的基础上,给出了一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法,该算法从无线传感器网络整体耗能出发,兼顾节点之间的合作.定义了能量和信誉值的二元收益函数,给出了节点转发的状态转移概率,根据收益函数进行能量调节,求解出能量和收益之间的均衡系数——纳什均衡,实现了节点能量的均衡消耗,延长了网络的生命周期.使用PRISM概率仿真工具进行仿真,验证了该博弈模型存在纳什均衡点,同时表明该模型能促进节点之间合作,最大化无线传感器网络的生命周期.  相似文献
2.
针对基于用户社会关系的协同过滤推荐算法有时无法给出目标用户对目标物品的评分的情况,以及基于物品的协同过滤推荐算法中存在的用户对不同类型物品的评分可能不具有可比性的问题,提出了两个基于物品标签的协同过滤推荐算法.这两个算法在计算物品相似度时引入了物品的类型标签信息.在景点评分数据上的实验结果表明:相比基于用户社会关系的协同过滤推荐算法,基于用户社会关系和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率和覆盖率提升最高达10%和4%;相比基于物品的协同过滤推荐算法,基于物品和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率提升达15%.这说明景点类型标签信息的引入能使得景点的相似度计算更准确.  相似文献
3.
机密性和完整性是移动计算的两个重要特性,如何保障机密性和完整性是移动计算的重大挑战.利用π演算能有效建模移动并发系统的特征,借鉴程序语言中不同类型变量之间的赋值方式,提出基于混杂类型检测的安全π演算(Hybrid Typed Securityπ,πHTS).根据πHTS利用静态类型检测保障低机密级信息只能向同等或更高机密级流动,高完整级信息只能向同等或更低完整级流动,针对机密性和完整性在信息流向上的相反性,提出了基于强制类型转化的有效动态转换框架.πHTS将静态检测和动态检测有机地整合在一起,形成了一种统一的安全形式模型.它能同时保障移动计算中的机密性和完整性,具有较好的可用性.  相似文献
4.
赵帮  何倩  王勇  姚琳琳 《计算机应用》2012,32(7):1998-2002
针对当前网页防篡改系统普遍忽略备份恢复的缺陷,提出了一种网页防篡改系统模型,在此模型基础上设计了一个高效安全的网页防篡改异地备份恢复系统.此系统采用多版本控制技术管理备份网页数据,可以根据用户需求恢复不同时期不同版本备份数据.备份数据采用高效的LZMA压缩存储,有效提高了磁盘利用率,采用DES算法加密和文件传输协议(FTP)实现安全的远程存储及传输.最后,系统性能测试说明此系统在不影响Web服务器负载前提下能对Web服务器数据进行有效的备份和恢复,能保证单个被篡改的网页在100 ms内恢复,是解决网页篡改问题的一个有效手段.  相似文献
5.
基于演化博弈论分别构建了无线资源管理中功率控制和垂直切换的形式化模型,设计了一种基于定价机制的功率控制收益函数,根据3GPP对无线通信业务的分类,将切换判决过程划分为4个不同层次,降低了切换决策的复杂性,定义了目标网络的代价函数,将网络参数划分为成本型参数和收益型参数两类,并对其进行归一化处理,实现了异构网络参数比较的公平性.证明了功率控制博弈和垂直切换博弈中存在唯一的演化稳定策略,给出了基于演化博弈论的功率控制算法和垂直切换方案.仿真结果表明,给出的功率控制算法减少了网络中隐终端的数目,提高了网络容量;垂直切换方案既可以减少切换发生的频率,增加网络选择的准确性,又使运营商与用户之间的利益得到平衡.  相似文献
6.
针对推荐系统中用户兴趣的潜在性以及高时效性业务场景下用户兴趣的不稳定性和时间迁移性进行研究,提出一种基于用户潜在时效偏好的推荐方法。通过深入分析用户的历史行为与用户潜在兴趣的关系,提出基于概率主题模型的用户兴趣挖掘方法,避免了传统推荐方式对用户兴趣潜在性的忽略;同时,基于高时效业务对时间敏感性的考虑,结合隐马尔科夫模型对用户兴趣进行实时捕获,发现用户的兴趣迁移序列,并以此提出基于用户时效偏好的推荐方法。最后通过相关实验验证了所提出方法的可行性。  相似文献
7.
协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。然而基于内存的推荐面临着可扩展性问题,基于模型的推荐需要训练大量的参数。本文提出了基于用户特征的K-means用户聚类算法,然后用分步协同过滤框架融合基于项目和基于用户的协同过滤给每一个聚簇训练一个模型。实验结果表明本文提出的算法能极大的提高推荐精度,同时在一定程度上解决了基于模型和基于内存的推荐存在的不足。  相似文献
8.
王驹  陈光喜  余泉 《软件学报》2017,28(2):216-233
基于描述逻辑的本体的保守扩充理论、模块抽取理论、通用模块构建理论及其相关算法是本体工程中本体构建、本体融合及重构的核心理论与工具.国际上该领域已有Lutz等人使用形式构模方法证明了ALC的保守扩充判定算法复杂度是二阶时间指数的,而轻量级的系统εL的算法复杂度是一阶时间指数的.但当前文献中的形式构模方法思路复杂,难以把握,几乎不能在实用的工程层面上实现.提出一种面向轻量级的描述逻辑系统家族(DL-Lite family)的统一的二阶线性推理机制,并给出该推理机制的完备性证明.该方法直观,思路清晰,从而在工程中容易实现.同时,该方法对εL,FL0,FLε,vL等DL-Lite家族的所有系统都有效.在该线序推理系统下,可以根据“空间换时间”的原则,设计和实现关于保守扩充判定的图推理机制,其复杂性(相对于空间的大小)是多项式的.  相似文献
9.
唐诗淇  文益民  秦一休 《软件学报》2017,28(11):2940-2960
近年来,迁移学习得到越来越多的关注.现有的在线迁移学习算法一般从单个源领域迁移知识,然而,当源领域与目标领域相似度较低时,很难进行有效的迁移学习.基于此,提出了一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习方法——LC-MSOTL.LC-MSOTL存储多个源领域分类器,计算新到样本与目标领域已有样本之间的距离以及各源领域分类器对其最近邻样本的分类精度,从源领域分类器中挑选局部精度最高的分类器与目标领域分类器加权组合,从而实现多个源领域知识到目标领域的迁移学习.在人工数据集和实际数据集上的实验结果表明,LC-MSOTL能够有效地从多个源领域实现选择性迁移,相对于单源在线迁移学习算法OTL,显示出了更高的分类准确率.  相似文献
10.
循环术语集推理是描述逻辑研究中面临的难点问题,尚未得到很好的解决.有序二叉决策图(ordered binary decision diagram,简称OBDD)是一种对布尔函数进行紧凑表示和高效操作的数据结构,适用于表示和处理大规模问题.将OBDD应用于描述逻辑循环术语集的推理.首先,针对描述逻辑εL中的循环术语集,给出了描述图上关于最大模拟关系的重要性质,并借助集合表示和集合运算对该性质进行了表述和证明.在此基础上,应用布尔函数对描述图进行编码,给出了基于OBDD求解最大模拟关系的方法,进而给出了最大不动点语义下基于OBDD对概念包含关系进行判定的算法;接下来,基于OBDD给出了求解描述图中可以到达循环路径的所有结点的方法,进而给出了最小不动点语义下基于OBDD对概念包含关系进行判定的算法;最后,对算法的正确性、复杂度等进行了分析和证明,并对算法进行了编程实现,给出了关于计算性能的实验结果.该工作为循环术语集的推理提供了一条有效途径,也为OBDD在逻辑推理中的应用提供了新的案例.  相似文献
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