基于RSSI深相似域高斯拟合的室内定位算法

传感器网络中大多数传统定位方法主要研究接收信号强度（RSS）之间的匹配关系,而未充分考虑物理环境和利用离线训练数据库信息。针对上述问题提出一种基于RSSI深相似域高斯拟合的定位方法。该方法在离线阶段建立RSS与距离之间的映射关系,并利用待测定位节点与其逻辑最近邻周边深相似域内的物理近邻点的信息,同时使用贝叶斯算法和高斯曲线拟合来获取参考节点RSS的测量值,最终提高指纹定位方法的准确性。实验结果表明,该方法有效地提高了定位的精度。     

基于改进流形距离和人工蜂群的二阶段聚类算法

以改进的流形距离为相似度测度, 结合人工蜂群算法, 提出一种二阶段聚类算法. 首先根据局部密度、最大最小距离和近邻选择对数据集初步归类并得到簇代表点; 然后将聚类归属为优化问题, 通过改进的蜂群算法对簇代表点及没归类的样本点较快地搜索到最优聚类中心, 同时根据流形距离的全局一致性特征, 对样本进行精确的类别划分; 最后将两阶段算法综合归类. 实验结果表明, 所提出的算法可以获得良好的聚类效果.

     

基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法

针对现有的基于流形距离的聚类算法对“绝对流形”数据集较“相对流形”数据集聚类效果佳和参数[ρ]在较大范围内变化时,聚类性能较差等问题,提出基于改进流形距离的粗糙集k-means聚类算法。该算法通过用属性划分和最大最小距离选择初始聚类中心,以改进的流形距离和粗糙集优化k-means,并结合终止判断条件以达到解决边界数据聚类问题和提升聚类效果的目的。仿真结果表明：该算法对“绝对流形”和“相对流形”数据集聚类效果均有较好改善,且参数变化对聚类性能影响较大。     

关键基础设施网络安全技术研究进展

通过对关键基础设施的网络安全现状进行总结,对关键基础设施的安全威胁进行了分类,着重对信息物理融合系统在受到网络攻击时采用的数据词典、证据理论、博弈论等方法进行网络安全防护深入分析,着重分析了基于信任理论的信息物理融合系统的防御方案,阐述了关键基础设施的相关性与脆弱性之间的关系,总结了现有主要的关键基础设施网络安全的模拟技术,对比分析了现有的仿真技术的特点.最后提出了关键基础设施网络安全技术值得深入研究的发展方向.