基于节点能量平衡的WSN拓扑控制算法

分析了异构网络的性质,考虑节点的剩余能量,设计了一种选择邻居的标准,使邻居间的链路能够均衡节点间的能量消耗,并且避免能量低的节点参加路由,给出了一种局部构造平衡节点能量消耗的拓扑控制算法（BE（MG）算法）．证明了算法具有连通性、稀疏性、对称性、1-spanner性等．实例仿真验证了算法的正确性和有效性．     

基于拓扑的无线传感器网络边界节点检测

为了降低网络节点的通信量,并提高多洞网络边界节点检测速度,在对现有边界节点检测算法进行深入研究的基础上,利用网络的拓扑特性,设计了一种以网络纬度线检测网络边界的规模可扩展算法,引入网络纬度线对网络的边界节点进行检测。实验结果表明,该算法在识别准确率、检测速度、通信量等方面的性能有所提高。     

基于KNN算法与局部回归的网站无障碍采样评估

提出一个新的抽样评估方法,通过对评估样本的KNN分析,选出特定网页.因大规模网站抽样结果稀疏,KNN算法会导致高检测误差,应用一个局部回归模型提升KNN评估质量.首先在网站中随机选择一些网页进行评估,得到该网站初始无障碍得分.在此基础上,将每一个评估网页作为一个标记样例,其他网页根据KNN局部回归模型进行无障碍评估得分预测.实验结果证明：所提方法相比随机抽样算法的效果上有着显著性提升.     

电力系统状态估计中选取参考节点的拓扑方法

应用网络的拓扑分析方法，探讨了参考点的选取对估计精度的影响，并提出了选取参考点的算法。     

基于拓扑凝聚图的机会网络关键节点评估

评估机会网络的关键节点可以发现对网络吞吐量影响最大的节点,为网络的优化和维护提供支撑.为此,针对机会网络拓扑结构动态变化的特性构建了拓扑凝聚图,定义了二阶节点度、连接强度和关键域重要度3个评估指标,以指标的欧式距离表征节点的重要性.实验结果表明,与介数中心性方法相比,提出的模型具有有效性和优越性,并且模型在时间窗取20 min时具有较高的精度.     

光纤与测试节点的星型拓扑测试网络构建方法

针对车辆动力舱测试环境存在电磁干扰,需要提高分布式测试网络抗干扰性能的需求,提出了光纤与存储测试节点的星型拓扑结构测试网络构建方法.该方法采用光纤和存储节点组建星型拓扑结构总线网络,实现动态参数的分布式测试.中心控制单元对光纤网络和若干个存储节点进行控制与管理,在中心控制单元的控制下,测试数据通过光纤传输至中心控制单元,同时在存储节点进行本地存储,实现测试的双冗余设计.通过存储节点的壳体屏蔽、光纤传输、数据双冗余备份等途径实现了分布式测试网络的可靠测试.     

基于Wang-Landau抽样的主题爬虫方法

针对传统爬虫方法存在搜索易陷入局部最优,且很少考虑结合历史爬行经验对爬行路径进行修正的缺陷,提出一种基于WL抽样的主题爬行方法。该方法分别使用向量空间模型(VSM)和PageRank算法对链接的相关性和重要性进行评价,采用区域竞争策略从具有主题相关或潜在价值的链接集合中选出目标链接。基于概率密度函数,WL抽样算法对侯选集中选出的目标链接进行抽样判断,根据历史统计经验指导爬虫的后续爬行,从而优化搜索路径。实验结果表明,提出的基于WL抽样的主题爬虫方法比其他主题爬虫方法能搜索到更多主题相关的网页,其爬准率和所有下载网页主题相关度的标准差具有明显优势。     

我国政府门户网站无障碍服务的问题及对策

我国政府门户网站是联系政府各级部门与群众的纽带之一,是信息化时代最为便捷的渠道.我国政府门户网站无障碍服务水平落后于发达国家,各级政府门户网站无障碍建设不平衡、不充分,影响了部分弱势群体的使用.在总结我国政府门户网站无障碍服务现存问题的基础上,提出了解决对策.     

基于抽样定理导出无码间干扰的滤波器特性

数字传输系统中,通常应用滚降滤波器来形成无码间干扰的传输波形。滚降滤波器特性必须满足奈奎斯特第一准则。然而文献和教材对该准则导出的形成滤波器特性的构成方法仅用图示的方法来说明。研究结果表明,奈奎斯特抽样定理的逆运用可以导出奈奎斯特第一准则,且能给出满足奈奎斯特第一准则形成滤波器特性的构成方法。其数学模型清晰,结果与文献和教材提出的方法得到的结果完全一致。     

基于最少节点的凸轮曲线拟合方法

介绍了一种用直线拟合非圆曲线的新方法,它采用面积偏差来分析、评价拟合误差,在节点计算时用最大偏差来控制拟合误差．当拟合误差一定时,这种方法具有节点数少、计算工作量小和编程简便的特点．     

基于重要性抽样的图卷积社团发现方法

根据图论将复杂网络转化为图结构数据,使卷积神经网络能够高效方便地处理;通过将图像上的卷积操作延伸到图结构数据上来定义卷积核,并通过卷积层对图的粗粒化和池化操作,提取不规则数据复杂网络的特征. 在采用随机梯度下降法训练网络时,设计一种重要性抽样方法改变样本的分布来缩减方差,从而节省梯度计算时间. 实验结果表明,与现有的图卷积网络相比,该方法在社会网络、引文网络、知识图谱数据集中,均能够以较低的计算复杂度获得较好的社团发现准确率;而且能够减少计算时的内存占用,可扩展到更大规模的复杂网络中使用.     

基于无放回抽样的帕尔森窗口集成方法

为解决大规模数据集的概率密度函数估计问题,提出一种基于无放回抽样的帕尔森窗口集成(sampling without replacement-based Parzen window ensemble,SR-PWE)方法,该方法在不需要利用全部数据的前提下,能够以较低的计算复杂度获得令人满意的概率密度函数估计表现.基于无放回抽样得到的若干原数据集的数据子集,利用帕尔森窗口法在数据子集上进行基概率密度函数估计,并将抽样上估计的基概率密度函数集成得到原始数据集的概率密度函数.通过在柯西分布和正态分布上对比帕尔森窗口法和SRPWE方法的概率密度函数估计表现,证实SR-PWE方法可行且有效.     

基于草图内容的空间拓扑数据检索方法

空间数据蕴含了大量拓扑关系语义,但传统空间数据查询和检索方法没有很好地利用高层拓扑语义,导致在处理复杂空间场景时效能较低.针对这一局限性,提出了一种基于草图内容的空间数据检索算法.该算法在9-交集拓扑模型基础上引入不变矩方法,建立拓扑不变量用于描述复杂空间场景;采用独立成分分析和模糊支持向量机降低空间场景高维拓扑关系的冗余度,建立了独立拓扑关系;用相应训练好的支持向量机结合tf×idf模型实现空间场景检索.实验表明,该算法在低样本数情况下具有良好的分类推广能力以及良好的检索性能,为基于内容的空间数据检索建立了基础     

基于科研合作网络的节点枢纽特性研究

根据科研合作的实际变化情况提出了一类科研合作网络的演化模型,并利用复杂网络特性参数提出一种新的节点评定参数,即节点枢纽特性评定参数。通过对高校科研合作网络的实际数据来分析提出的该演化网络模型,得出该模型符合无标度网络的节点度分布所具备的幂律分布特征,进而证明了该模型的复杂网络特性。同时还利用给出的枢纽集搜索算法对科研合作网络节点进行测度,通过对实际网络搜索得到相应的枢纽节点,完成对节点的评估测得。     

基于无障碍理论的婴幼儿服装设计

本文将无障碍理论引入婴幼儿的服装设计中,提出了基于无障碍理论的婴幼儿服装设计的要求,包括安全卫生、舒适实用以及美观益智;从服装面料、服装款式、服装色彩、服装图案4个角度分析了无障碍理论对婴幼儿服装设计的影响。     

基于特殊节点的重心有理插值方法

重心有理插值精度高,且无极点,采用不同的权得到不同的重心有理插值.本文使用切比雪夫点作为插值节点,选取最优插值权来构造重心有理插值.新方法所得插值具有非常高的精度,通过数值实例表明了新方法的有效性.     

基于特征工程的重要节点挖掘方法

复杂网络中重要节点的挖掘对分析和治理现实复杂系统有着重要的指导意义。设计能反映节点重要性的有效计算方法,是高效准确挖掘重要节点的关键。该文基于节点的邻居信息,采用特征工程中的特征提取、特征重构等方法提取能有效反映节点局部结构的特征向量。利用局部特征向量,通过回归模型建立节点局部结构和重要性的关系模型。在13个真实网络上的实验结果表明,相比于已有的重要节点挖掘基准方法,该方法具有更优的性能。     

基于节点自杀的对等网络蠕虫防治方法

结合P2P网络的特点,提出了基于节点自杀的P2P蠕虫防治方法。基于主动探测P2P蠕虫检测方法是一套分布式系统,该系统依赖于分散在P2P网络中的探测节点来收集和分析P2P蠕虫流量,从而建立P2P蠕虫的流量特征,并用于对P2P蠕虫的识别。基于节点自杀的P2P蠕虫防治方法首先采用节点污染技术,将具备蠕虫检测和防御能力的节点分散在P2P蠕虫传播网络中。当这些具备检测功能的节点发现可疑的蠕虫传播流量时,采用自杀方式退出P2P网络,并将相关信息向自己的邻居节点进行通告,从而可有效遏制P2P蠕虫的快速传播。