一类具有低相关特性和较大线性复杂度的序列集

对于p=3和偶数n=2k,构造了一类周期为3ⁿ-1大容量序列集S^(r),这里r与3^k-1互素。这类序列集的相关函数取-1±3^k,-1,-1+2•3^k四值,并完全确定了相关值的分布。通过选取适当的参数r,证明了这类序列集具有较大的线性复杂度下界。     

R-SVR中r与输入噪声间近似线性反比关系

为使r范数SVR更具鲁棒性,深入研究了r范数SVR中参数与输入噪声之间的关系。运用SVR的贝叶斯框架,分别推导出了鲁棒的r范数SVR中参数r与拉斯噪声和均匀噪声之间呈近似的线性反比关系。并结合仿真结果和已有的相关结论,得到了更为一般的结论,即鲁棒的r范数SVR中参数r与输入噪声之间呈近似的线性反比关系。这一结论为输入样本含有分布未知噪声的情况下r范数SVR参数的选择提供了理论依据。     

Vague关系的α-分解

提出了Vague关系R是可α-分解的概念。得到Vague关系R是可α-分解的两个等价刻画。在Vague关系R是可α-分解时,分别给出了使R=AαB成立的A与B的解集。     

环F2+uF2+u2F2上的线性码及其Gray像

记R=F₂+uF₂+u²F₂,R₁=F₂+uF₂,定义了从Rⁿ到F³ⁿ₂的Gray映射Ф以及从Rⁿ₁到Rⁿ的映射f。通过对环R上线性码C的生成矩阵的研究,给出了线性码C的对偶码C^⊥和Gray像Ф（C）的生成矩阵,并且Ф（C）与Ф（C^⊥）是F₂上的对偶码。通过映射f将环R₁上的线性码与环R上的一类线性码对应起来。     

一类不平衡Feistel密码的安全性能分析

为评估一类不平衡Feistel密码的安全性能,通过列举的方法,对该密码抵抗差分密码分析和线性密码分析的能力进行了深入的研究。在轮函数是双射的假设条件下,证明了3,4,6,8,10,2r（r≥3）轮密码分别至少有1,1,3,4,5,r个轮函数的输入差分非零,从而若设轮函数的最大差分和线性逼近的概率分别为p和q,则2r（r≥3）轮密码的差分特征和线性特征的概率分别以pr和qr为上界。     

色彩分析仪的色彩转换关键方法研究

针对实际产品色彩与设计色彩模式之间的巨大差异,提出了借助分色仪将产品色彩转化为设计RGB色彩模式的可行性方法,建立了CIE 1931-RGB系统中的R、G、B三刺激值与计算机显示的RGB色彩模式三值之间对应映射关系的数学模型,利用实验数据验证了相应的方法。实验结果表明,这不仅是一种科学转化色彩模式的方法,而且为工业设计中色彩设计提供了一种简捷途径。     

基于复杂网络理论的PPI网络拓扑分析

蛋白质相互作用在生命活动中起核心作用,由蛋白质相互作用构成的PPI网络的拓扑特性分析是后基因组时代最重要的研究课题之一。应用复杂网络理论对DIP数据库中7个物种的8个PPI网络的拓扑结构进行分析与研究。分析结果表明,这些PPI网络具有较小的平均路径长度和较高的聚集系数,其度分布服从幂规律,即p（k）=ak^-r,其中r大于1小于3,a近似等于1±0.5,表现出典型的无标度性,并具有高的异质性。其中平均度大于3.5的5个PPI网络对随机删除不超过10%的顶点都具有很好的鲁棒性,但对有选择的删除2%的高度顶点就开始表现出极弱的抗攻击性。     

异构无线传感器网络能量均衡优化研究

无线传感器网络能量均衡消耗优化是当前的研究热点。研究了簇头节点能量高于普通节点能量的异构无线传感器网络能量消耗均衡的优化问题;基于精细能量消耗模型,提出了新的能量均衡优化算法;给出了详细的计算实例,验证了优化算法的有效性。     

r-SVR的PSO求解方法

针对r接近1时牛顿法不可求解r-SVR的问题,提出了r-SVR的PSO求解方法,推导出了PSO求解r-SVR的适应函数,给出了PSO求解r-SVR的算法和实验结果。结果表明,当r接近1时,牛顿法求解r-SVR失效,而PSO求解r-SVR的方法是有效的。     

R0代数中的模糊正规滤子

在R₀代数中引入模糊正规滤子的概念,给出其充要条件,得到了模糊正规滤子的扩张性质,讨论了模糊正规滤子与模糊滤子、截集之间的关系,最后,用模糊正规滤子刻画了正规R₀代数M和正规商R₀代数M/f。     

移动基站无线传感器网络2个参数的优化

针对一种移动基站协助数据收集模式,研究移动基站最佳缓冲区位置的设计问题,得出节点在发射半径r=R的情况下,当移动基站缓冲区的中心位于2／3R时,网络的总能量消耗最小,当中心位于1／2R时,网络的寿命最长。在r〈〈R的情况下,节点的发射功率可选择{l..k}中的一种传送数据,并给出通过插值作图法得到最佳基站缓冲区位置的设置与节点最佳发射功率的计算方法,相比采用固定功率发射方法,能够将网络寿命提高5倍。     

一种无线姿态传感节点的能耗优化研究

降低姿态监测传感节点能耗,延长其服务期限是工程应用中的关键点之一。设计缓冲采样方式,以增大传感节点处在休眠状态的时间比重;针对通信中空闲监听带来的能耗损失问题,采用低频唤醒芯片实现间接监听方式以减低连续监听的能耗。采用“缓冲采样+间接监听”的解决方案,本文设计了一种用于监测姿态信息的超低能耗无线传感节点。理论分析证明连续采样的能耗是缓冲采样的115.62倍。实验表明,参照三种采样方式和两种监听方式的六组对照组合,传感节点在最优组合下的能耗仅是最劣组合下的0.42%,节省99.58%的能量,延长238倍的预计工作寿命。一个配有一节2/3AA型1.65 Ah容量锂原电池的传感节点预测能够提供3.58年的连续监测服务,为畜牧业信息化提供应用实践借鉴。     

医院网环境数据中心机房网络设计

为了确保医院环境下数据中心机房网络的安全、稳定的运行,需要对数据中心机房网络进行优化设计;采用当前方法进行数据中心机房网络设计时,未考虑到数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离等影响,会造成网络寿命减少,影响数据中心机房网络的生存时间;为此,提出一种基于数据传输速度优化的医院网环境数据中心机房网络设计方法;该方法对数据中心机房网络供配电系统、机房监控系统和VPN虚拟系统等三大子系统进行设计优化,在医疗数据传输过程中,考虑医院网络节点能量优化理论对数据节点进行分簇,以需要传输的医疗数据节点为初始节点,汇聚节点作为医疗数据接收目标节点,采用蚁群优化方法对数据中心机房网络进行多路径搜索,搜索过程中考虑了数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离以及医院网带宽等因素,最终选择满足多种条件的数据中心机房网络数据传输最优路径,完成医院网环境数据中心机房网络设计;实验结果表明,所提方法设计的医院网环境下数据中心机房网络具有耗能低、扩展灵活、周期短等优点。     

基于神经网络的机械加工工序能耗预测

针对工序级能耗难以用数学方法精确估算的问题,提出了一个基于神经网络的机械加工工序能耗预测方法。给出了输入变量及输出变量的选取及其归一化处理方法,进行了隐含层节点数和传递函数的选取。以各切削用量组合及其对应能源消耗的历史数据作为神经网络训练的样本集,建立切削用量组合方案输入和能源消耗输出间的非线性关系,从而对新的切削用量参数组合进行能耗值的预测。以某企业导叶片的粗铣加工为例,验证了该能耗预测方法的有效性。     

基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法

稀疏无线传感器网络中各传感器节点距离较远,而传统的静态数据收集方法要求各传感器节点直接通信,导致网络延迟时间长,能耗高。针对该问题,提出一种基于移动机器人的无线传感器数据收集方法。该方法首先由静态节点选择与路径最短的移动机器人作为簇头,移动机器人比较一定周期内检测到的邻居节点的平均剩余能量与整个网络传感器节点平均剩余能量,根据比较结果决定其是否移动,若移动则采用范围可控的随机移动策略;当移动机器人移动到新位置时,传感器节点更新路由,选择新的移动机器人作为簇头。仿真结果表明,与传统的静态无线传感器网络数据收集方法相比,基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法大大降低了数据传输延迟和节点能量消耗。     

一种基于时空相关性和异常检测的改进WSN节能策略

针对降低无线传感网能耗和保证数据精度之间的矛盾,提出了自适应采样数据并利用压缩感知进行压缩的方法.传统的基于压缩感知的无线传感器数据压缩,只采样部分节点的数据,对于未被采样节点感知到的突发事件很有可能发生漏检情况.本文方法检测所有节点上传的数据再进行压缩,可以有效避免漏检情况的发生.根据信号具有时间相关性的特点,本文采用基于方差分析ANOVA(Analysis of Variance)原理改进的传感器自适应采样频率方法,并考虑节点剩余能量,减少平稳信号的采集次数,均衡网络节点能耗.在LEACH协议基础上,对簇内数据进行压缩感知的方法对数据进行压缩从而减少数据的空间相关性并传输到汇聚节点,以减少网络整体的能量消耗.针对可能的漏报情况,提出一种改进的局部事件监测算法-滑动窗口局部事件监测SW-LED(Sliding Window-Local Event Detection)算法,实现了实时准确的异常检测和预警.实验结果表明本文方法既可以有效的均衡网络节点能耗以提高网络生存周期,同时保证了数据的精度,对于异常情况的识别率也有很大的提高.     

无线传感器网络中能耗问题的探讨

无线传感器网络中传感节点能量消耗不均衡将导致整个网络过早地失效。文章在LEACH层次路由算法的基础上,提出了自动退避的簇头竞争选择机制、设定阀值的数据融合和基于能量感知的多路径策略,并在网络均衡、能量消耗方面做了优化,极大地提高了传感节点的服务寿命,延长了整个网络的生存周期。     

无线传感器网络基于定向扩散与分批估计的数据融合算法

无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,造成能量消耗过多,并且影响数据的可靠性。针对这个问题提出一种基于定向扩散与分批估计的数据融合算法,对监测同一对象的多个传感器所采集的数据进行综合,提高数据精度和可信度,并减少数据传输量,从而降低了功耗。通过对室内环境参数(温度)的监测验证了这种算法的可行性。     

基于自监督网络的DDPG算法的建筑能耗控制

针对强化学习方法训练能耗控制系统时所存在奖赏稀疏的问题,将一种基于自监督网络的深度确定策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)方法应用到建筑能耗控制问题中.首先,处理状态和动作变量作为自监督网络前向模型的输入,预测下一个状态特征向量,同时将预测误差作为好奇心设计内部奖赏...     

Balancing energy consumption with mobile agents in wireless sensor networks

For Wireless Sensor Networks (WSNs), an unbalanced energy consumption will decrease the lifetime of network. In this paper, we leverage mobile agent technology to investigate the problem of how to balance the energy consumption during data collection in WSNs. We first demonstrate that for a sensor network with uniform node distribution and constant data reporting, balancing the energy of the whole network cannot be realized when the distribution of data among sensor nodes is unbalanced. We design a method to mitigate the uneven energy dissipation problem by controlling the mobility of agents, which is achieved by an energy prediction strategy to find their positions. Finally, we propose energy balancing cluster routing based on a mobile agent (EBMA) for WSNs. To obtain better performance, the cluster structure is formed based on cellular topology taking into consideration the energy balancing of inter-cluster and intra-cluster environments. Extensive simulation experiments are carried out to evaluate EBMA with several performance criteria. Our simulation results show that EBMA can effectively balance energy consumption and perform high efficiency in large-scale network deployment.