无线传感器网络中基于α-壳的射频攻击定位

传感器网络的特殊性使之易受到射频干扰攻击等各种攻击,为了下一步安全机制的实施和部署,确定攻击者的位置,利用α-壳概念及其性质提出基于α-壳的射频攻击定位算法。当1/α与最小包容圆半径相等时,节点集合的α-壳顶点可达到共圆,进而依据α-壳顶点的数目,计算最小包容圆半径。该定位算法实现了最小包容圆半径的求解和圆心位置的确定,从而实现了对射频攻击者的定位。模拟实验表明,与已有的增量算法相比较,基于α-壳的射频攻击定位算法定位误差小,且随着网络节点密度等度量值的变化,时间消耗也不会呈指数级增长,而只呈线性的略微增长。     

软件定义网络研究综述

现有网络设备支持的协议体系庞大, 导致高度复杂, 不仅限制了IP网络的技术发展, 更无法满足当前云计算、大数据和服务器虚拟化等应用趋势。软件定义网络（SDN）作为一种最新网络架构, 对网络设备控制面、转发面和应用层功能进行重新定义抽象, 使得网络设备软件可编程, 有望改变上述局面。介绍了OpenFlow技术的产生背景、特点及发展现状, 分析了基于OpenFlow的SDN体系结构和平台设计的关键技术, 并探究了SDN技术在网络管理自动化、光网络传输与IP承载的统一控制、无线网络的平滑切换、网络虚拟化和QoS保证等方向的应用。     

基于Web的分散异构模具标准件库集成应用平台

基于Web技术，对分散异构模具标准件库集成应用平台进行了研究。提出了集成应用平台的总体设计方案和功能模型，提出了解决分散异构模具标准件库集成问题的技术路线与方案。论述了实现平台的关键技术。     

基于改进粒子群算法的多目标智能组卷研究

组卷问题是一个多约束多目标组合优化问题。建立了一种新的组卷数学模型,提出了一种改进粒子群算法（IPSO）的智能组卷算法。在组卷之前,先采用贪婪算法进行预处理,有效提高了算法的收敛速度。在进化过程中引入保优策略,避免适应值高的粒子被淘汰。采用自适应交叉和变异算子进行调整,避免了局部收敛现象。实验结果表明,改进的粒子群算法应用在多目标智能组卷中具有较好的组卷性能。     

利用未标识文档提高中心分类法性能的研究

中心分类法性能高效,但需要大量的训练文档(已标识文档)来训练分类器以保证分类的正确性.而训练文档因需花费大量人力物力来分类而数量有限,同时,网络上存在着很多未标识文档.为此,对中心分类法进行改进,提出了ONUC和0FFUC算法,以弥补当训练文档不足时,中心分类法性能急剧下降的缺陷.考虑到中心分类法易受孤立点的影响,采取了去边处理.实验证明,与普通的中心分类法、其它半监督经典算法比较,在训练文档很少的情况下,该算法能获得较好的性能.     

一种多移动充电车在线协同充电策略

在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中，引入多部移动充电车(MCV)为传感器补充能量可以有效提高充电可靠性。如何协同多MCV进行充电规划是提高WRSN性能的关键，为此提出一种基于注意力机制的多MCV在线分布式协同充电算法(OCAMD)。首先根据能耗率对传感器进行分级，结合传感器节点的距离和能量属性，采用注意力机制在线选择充电节点，并自适应调整充电时间。其次在满足WRSN正常运行的基础上，确定网络中所需的MCV数量。最后提出分布式协同算法，确保MCV与充电节点一一对应，同时均衡多MCV的充电负载。仿真结果表明，与当前主流的几种协同充电算法相比，OCAMD能有效提高传感器的存活率和MCV的能量利用率。