基于二次独立集的数据融合调度算法简

针对无线传感器网络数据融合中服务质量与加权公平性保证问题,提出了一种基于二次独立集的数据融合调度算法MISS。该算法采用时分复用思想,通过2次构造最大独立集实现对加权数据的无冲突调度。首先构建以最大独立集为基础的树型结构,并根据能量消耗预测进行调整形成最终的数据融合平衡树;然后通过优化调度对象集合,利用近似最大加权独立集为允许通信的链路分配传输时隙。实验结果表明,该算法能够在降低融合时延、加权公平性保证以及延长网络生命周期等方面实现性能平衡。     

加权最大频繁项目集挖掘算法

关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,而发现最大频繁项目集是关联规则挖掘中的重要问题.最大频繁项目集挖掘是在数据库中各属性之间是平等的情况下进行的,但现实中并非如此.频繁模式树(Frequent Pattern Tree,FP-Tree)已不能满足要求.为此提出了一个有效的基于加权FP-Tree的加权最大频繁项目集挖掘算法,其挖掘过程中不需要产生候选项目集.并通过实例说明了此算法的挖掘过程.实验结果表明此算法是有效的并且有较好的扩展性.     

基于加权割的图像分割

提出了一个新的图分割模型——加权割模型,设计了一个基于加权割的图像分割算法(Image segment-ation Algorithm Based on Weighted Cut,简记为ISAWC).加权割模型的特点是:(1)整合了图像的局部和整体分割信息;(2)在加权意义下最小化加权割能同时达到类间最大相异性和类内最大一致性.本文证明可通过求解一个特征向量问题来优化加权割.模拟点集和实际图像上的实验验证了ISAWC的有效性.     

基于时间调制阵列的多波束雷达通信一体化结构及算法研究

为了实现多个电子平台的高效集成,同时缓解无线信道频谱资源紧缺问题,提出了一种结合了时间调制阵列(time-modulated array, TMA)技术和多波束赋形技术的空域多波束雷达通信一体化结构与算法。对传统基于空分的雷达通信一体化技术进行了改进,在增加通信波束的同时,实现了雷达与通信子系统发射功率的独立控制。所提结构由两组加权网络组成,第一组加权网络用于雷达探测,第二组加权网络结合周期性时间调制,用于多用户通信。所提方案可根据实际应用情况,在用户数量,波束控制自由度,硬件复杂度等多个指标之间进行权衡。仿真结果证实了所提结构与算法的有效性,雷达与通信能够独立完成各自的功能且没有相互影响。      

基于最小点覆盖和反馈点集的社交网络影响最大化算法

社交网络中的影响最大化问题是指在特定的传播模型下,如何寻找k个最具影响力的节点使得在该模型下社交网络中被影响的节点最多,信息传播的范围最广。该问题是一个优化问题,并且已经被证明是NP-难的。考虑到图的最小点覆盖和反馈点集中的顶点对图的连通性影响较大,该文提出一种基于最小点覆盖和反馈点集的社交网络影响最大化算法(Minimum Vertex Covering and Feedback Vertex Set, MVCFVS),并给出了具体的仿真实验和分析。实验结果表明,与最新的算法比较,该算法得到的节点集在多种模型下都具有优异的传播效果,例如在独立级联模型和加权级联模型中超过当前最好的算法,并且还具有更快的收敛速度。     

基于动态全变差的动态磁共振图像重建

动态核磁共振(dMRI)成像技术要在极短的扫描时间内获取高时空精度的MR图像,目前仍然是一个难点。文中提出了一种新的基于动态全变差技术(DTV)的压缩感知(CS)动态磁共振图像重建方案,该方法充分利用dMRI数据在时空域的稀疏性。文中算法采用加权最小二乘算法解决重建速度过慢的问题。论文将该算法与目前比较先进的两种算法TV及k-t SLR做比较,实验数据来源于临床脑部电影数据集。实验结果显示该方法在重建精度上处于领先水平。     

一种改进的分布式最大权独立集算法

能快速准确寻找给定图中的最大权独立集的分布式算法,对于解决无线网络中的资源调配、无线骨干网构建等问题具有非常重要的指导意义。该文以基于最大乘信用传播的分布式算法为框架,假设所有节点了解自己邻居节点之间的局部拓扑信息,启发式地提出一种新的相邻节点间交换消息的计算方法以及相应的分布式最大权独立集算法。仿真结果表明,所提算法摆脱了文献中已有算法对图结构必须是树或者二分图的要求,且权和性能优于已有的分布式算法。     

基于一阶和二阶聚合通道特征的实时行人检测

为了同时改善实时行人检测的误检率和检测速度,文中引入了二阶聚合通道特征(SOACF)来提高行人检测算法的性能,该算法主要基于图像中的一阶信息聚合通道特征(ACF)检测器,互补了ACF与SOACF的性能,并设计开发了一种加权非最大抑制合并算法。与ACF检测器相比,该合并检测器不仅在INRIA,Caltech和KITTI行人数据集上表现良好,而且在Caltech和KITTI数据集上的误检率分别降低了4%和2%,检测速度比基于ACF的CheckerBoards检测器快了近100倍。     

一种分布环境中最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是数据挖掘中的重要研究课题。目前已经提出的最大频繁项目集挖掘算法大多是基于单机环境的，在分布环境中挖掘最大频繁项目集的算法尚不多见。文章提出了一种基于分布数据库的并行挖掘最大频繁项目集的算法。该算法尽可能地让每个处理器独立地挖掘，采用频繁模式树（FP—tree）作为数据结构，可方便地从各局部FP-tree中挖掘局部最大频繁项目集及判断各项目集的支持度。采用传递候选最大频繁项目集的方法。实验表明该算法是有效的并行算法。     

一种基于高斯分布的自适应 DBSCAN 算法

针对传统的 DBSCAN 算法只能依靠经验来设置阈值(min Pts ,Eps)和无法对多密度数据集进行有效聚类的不足,提出了一种可适用于所有密度分布特征的数据集的基于高斯分布的自适应 DBSCAN 算法.该算法根据数据集的特点寻找最大的聚类效果指数(CEI)来确定 min Pts ,通过 Distk 图的层次数确定 Eps 个数并通过高斯分布中的参数估计来确定每个密度层次 Eps 大小,最后用所求得阈值进行聚类.将该算法与传统的 DBSCAN 算法分别应用于单密度数据集和多密度数据集,结果显示该算法更有效.     

Distributed proportional fair frequency allocation across multiple base stations

The problem of distributed proportional fair inter-cell frequency allocation for flat-structured cellular systems is studied in this paper. We firstly propose a framework of the frequency allocation in which the whole frequency allocation process is decomposed into many consecutive stages, then identify that for each stage the key is to find the Maximum Weight Independent Set (MWIS) in a given weighted conflict graph in the distributed manner. A new distributed algorithm for MWIS is described in which each node iteratively exchanges messages with neighbors. With this distributed MWIS algorithm, a new distributed proportional fair frequency allocation scheme is presented. The performance of the proposed algorithm is tested in computer experiments simulating the Long Term Evolution (LTE) cellular systems. Simulation results show the performance of the proposed distributed proportional fair frequency allocation scheme is comparable with the centralized ones.     

Collision-Free and Low-Latency Scheduling Algorithm for Broadcast Operation in Wireless Ad Hoc Networks

It is desirable for broadcast operation in wireless ad hoc network to prevent collision and achieve low latency at the same time. In this letter, we propose a greedy broadcast scheduling algorithm based on the graph theory of Maximum Weight Independent Set (MWIS) problem. During each broadcast wave cycle, MWIS is able to find the optimal selection of forwarders so that maximum number of untouched nodes is covered without incurring collision. Numerical results show that this algorithm could produce better performance results than recent 2-step approach.     

OFDM中继系统中能效优化的资源联合分配算法

在协作正交频分复用系统中,合理的资源分配对于提高系统性能具有重要的意义。针对中继、子载波和功率的联合分配,对最大化系统能效为目标的分配算法进行研究,提出了一个最低容量限制下的最大能效次优化资源联合分配算法(JRAA,joint resource allocation algorithm)。该算法使用冲突图表示系统资源冲突关系,根据冲突图的最大独立集结果进行资源分配。经过仿真验证,该资源分配算法实现了中继一子载波和功率的联合分配,在能效性能方面优于现有的算法。     

Finding a Maximal Weighted Independent Set in Wireless Networks

This paper introduces MWIS, a distributed algorithm for the efficient determination of a maximal weighted independent set in the topology graph G of a wireless network. Motivated by the observation that the problem of partitioning wireless nodes into clusters easily reduces to the problem of finding a maximal weighted independent set of nodes, the proposed algorithm is described by taking into account two main characteristics of wireless networks, namely, the broadcast nature of the wireless medium and the possibility to support nodes mobility. MWIS is executed at each node by means of fast message triggered procedures that require the sole knowledge of the topology local to the node. Moreover, its time complexity is proven to be bounded by a topology dependent parameter of the network (the stability number (G) of the network topology graph G), rather than by the invariant number n of the network nodes. Based on this result, and by using a well known result about (G) in the theory of random graphs the paper concludes with a brief discussion on the average time complexity of MWIS.     

Ménage问题的一种粘贴DNA算法

 解决图论与排列组合难题是DNA计算领域的研究目标之一.为了使用分子生物方法解决Ménage问题,本文给出了Ménage问题的数学模型;并对解决该问题的难点进行了分析,提出一种解决方案,改进了该问题的数学模型;提出一种解决Ménage问题的粘贴DNA算法并简要分析了该算法的复杂度.为了提高效率,引入广义分离和广义多级分离操作;通过一个实例给出了实验操作步骤,对实验进行了模拟.     

基于图论的无线传感器网络并行禁忌搜索信道分配方法

Wireless sensor networks are suffering from serious frequency interference. In this paper, we propose a channel assignment algorithm based on graph theory in wireless sensor networks. We first model the conflict infection graph for channel assignment with the goal of global optimization minimizing the total interferences in wireless sensor networks. The channel assignment problem is equivalent to the generalized graph coloring problem which is a NP complete problem. We further present a meta heuristic Wireless Sensor Network Parallel Tabu Search (WSN PTS) algorithm, which can optimize global networks with small numbers of iterations. The results from a simulation experiment reveal that the novel algorithm can effectively solve the channel assignment problem.     

DNA纳米颗粒共聚体在图的连通度问题中的应用

本文提出了一种利用DNA纳米金颗粒共聚体的自组装过程解决图论中一个NP完全问题-连通度问题的DNA计算方法,构建了解决图的连通度问题的三维DNA自组装计算模型.根据设计的算法,首先需要根据具体的图的连通度问题设计用于自组装的DNA纳米金颗粒共聚体,然后根据算法经过一系列实验设计来求解连通度问题.本文利用Visual DSD仿真该实验的可行性,为下一步DNA自组装计算模型的应用提供了可行的方案.     

DNA-纳米颗粒共聚体在最大匹配问题中的应用

该文提出一种DNA计算模型,利用DNA-纳米金颗粒共聚体的自组装来解决图论中的一个NP完全问题——最大匹配问题。根据模型该文设计了能够基于一个具体的图进行自组装的特殊的DNA-纳米金颗粒共聚体,然后利用一系列的实验方法来获得最终的解。这种生物化学算法可以极大地降低求解最大匹配问题的复杂度,这将为DNA自组装计算模型提供一种切实可行的方法。     

基于自组装的N皇后问题DNA计算算法

N皇后问题是理论计算机科学中一个经典的NP难问题.自Adleman首次运用DNA计算来解决NP问题以来,DNA计算已成为计算机科学的研究热点之一,现有N皇后问题的DNA计算机算法多基于粘贴和剪接模型,存在生化操作复杂度和实验误差较高等问题.本文提出了一种基于DNA自组装模型来求解N皇后问题的DNA计算方法.算法通过减少实验操作步骤数,降低了生化解的错误率.算法使用的tiles分子块种类为O（n²）,生化操作复杂性为O（1）,其中n为皇后的个数.与求解N皇后问题的其它DNA算法的对比分析表明,本算法可提高生化解的准确性,降低算法生化实验的复杂度,具有良好的易操作性.