一种基于共享度模型的改进Rete算法

专家系统是人工智能领域的重要分支,其中知识表示和知识推理是专家系统的重要组成部分.Rete算法是一种高效的模式匹配算法,能够解决专家系统中推理效率的问题,但是Rete算法在构建Rete网络和推理过程中存在空间和性能方面问题.本文采取有穷自动机理论的思想,阐述了Rete算法中的模式共享度和节点共享度模型,提出了一种Rete网络构建和推理算法来降低Rete网络的复杂度,提升Rete网络推理的速度.最后实验结果表明,本算法能够降低网络复杂度,提升推理速度.     

井下无线传感器网络最小跳数路由改进算法研究

针对经典无线传感器网络最小跳数路由算法存在节点能耗高、网络生存周期较短的问题,提出了一种最小跳数路由改进算法。该改进算法在梯度场建立阶段设置节点延时计时器;在数据传输阶段综合考虑节点能耗的有效性和均衡性,依据能量代价函数,动态选择唯一中继节点,构建一条从信源节点到Sink节点能量代价最小的路径。仿真结果表明,该改进算法进一步降低了节点能耗,延长了网络寿命,能够满足井下无线传感器网络路由需要。     

结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法*

现有的资源描述框架(RDF)数据分布式并行推理算法大多需要启动多个MapReduce任务,但有些算法对于含有实例三元组前件的RDFS/OWL规则的推理效率低下,整体推理效率不高。针对此问题,文中提出结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法(DRRM)。首先结合RDF数据本体,构建模式三元组列表和规则标记模型。在RDFS/OWL推理阶段,结合MapReduce实现Rete算法中的alpha阶段和beta阶段。然后对推理结果进行去重处理,完成一次RDFS/OWL全部规则推理。实验表明,文中算法能高效正确地实现大规模数据的并行推理。     

无线传感器网络能量均衡的多sink分簇路由算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限以及节点能耗不均衡的问题,提出了一种基于能量均衡的多sink分簇路由算法（EBMCR）。该算法在簇头选择阶段,综合考虑了节点的剩余能量级和节点到sink的距离等因素选择簇头节点;在簇间通信过程,采用多跳传输的方式,综合考虑了路径能量消耗、路径最小剩余能量和节点到sink的跳数等因素,选择节点到多个sink的最优路径。仿真结果表明,该算法能够有效地均衡网络能量,延长网络生命周期。     

改进型WSN分布式TDMA调度协议

无线传感器网络以汇聚型数据传输应用为主,多采用树型拓扑结构。根据该特征,提出一种改进型分布式时分复用调度协议,该协议依据节点距离sink的最小跳数和最大剩余能量建立树型拓扑,其分配算法分别采用临近最大值和跳数排序法。分析及仿真实验结果表明,采用这2种算法的改进型调度协议能有效降低数据传输时延和能耗。     

基于模糊综合评判的多sink最优路由算法

基于模糊综合评判,提出一种针对无线传感器网络的多sink最优路由算法。考虑路径最小剩余能量、路径最小平均链路质量和节点到sink的跳数等因素,通过路由发现、数据传输和路由更新3个过程,得到节点到多个sink的分布式路由。OMNeT++仿真结果表明,该算法能延长网络生存期,提高数据包交付率,并将路由建立时发送的数据包数量控制在尽量少的范围内。     

WSN数据收集中移动sink的路径规划和蔟头节点选取问题的综合研究

针对较大规模的无线传感器网络通过多跳传输进行数据收集而引起的能量空洞问题,本文提出了一种基于移动sink的簇头节点数据收集算法（MSRDG）,该算法基于图论原理,在满足时延性的条件下,综合考虑了普通节点到簇头节点路由和移动sink遍历路经选取的问题,构建了一条通过的簇头节点尽可能多的移动轨迹。通过NS-2仿真软件对算法的性能进行评估,结果显示出该算法能减少数据的多跳传输,降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长网络寿命。     

无线传感器网络不等规模节能分簇路由算法

在分簇的无线传感器网络中,当簇头以多跳通信方式将数据传输至sink点时,越接近sink点的簇头过路数据负担越重,可能过早耗尽能量而导致传输失效,造成网络分割。该文提出一种不等规模节能分簇路由算法,通过限制成簇范围使接近sink节点的区域产生更多更小规模的簇。在分簇时形成源于sink节点的簇间跳数场,使数据经过最少的中间簇到达sink节点,并通过动态调整对下一跳簇的选择来平衡簇间负载。仿真结果表明,该算法延长了网络生命周期,有效降低了网络整体耗能。     

数据传输延时的ZigBee网络混合路由算法研究与优化

针对当前无线传感器网络中数据传输延时的问题,提出一种改进后的基于线性和非线性路由算法的混合传输ZigBee路由算法。改进后的算法引入了路由表,在改进后的算法中进行节点选择。考虑到数据在节点之间传输的跳数问题,节点传输数据时根据节点的剩余能量和自身的深度选择子路由算法。仿真结果表明,该算法能有效地降低节点之间数据传输的延时,提高通信效率。     

无线传感器网络中数据融合算法的研究

本文提出一种在无线传感器网络环境下的基于最大生存周期的数据融合算法。该算法将整个网络中的节点构造成一棵以sink节点为根的树结构,算法在构造树的过程中,考虑传输距离最短,每次选择相对于sink节点偏转角最小的节点作为下一跳节点,同时也考虑了节点的剩余能量,实现了负载均衡,最大化了网络的生存时间。     

Rendezvous based routing protocol for wireless sensor networks with mobile sink

In wireless sensor networks, the sensor nodes find the route towards the sink to transmit data. Data transmission happens either directly to the sink node or through the intermediate nodes. As the sensor node has limited energy, it is very important to develop efficient routing technique to prolong network life time. In this paper we proposed rendezvous-based routing protocol, which creates a rendezvous region in the middle of the network and constructs a tree within that region. There are two different modes of data transmission in the proposed protocol. In Method 1, the tree is directed towards the sink and the source node transmits the data to the sink via this tree, whereas in Method 2, the sink transmits its location to the tree, and the source node gets the sink’s location from the tree and transmits the data directly to the sink. The proposed protocol is validated through experiment and compared with the existing protocols using some metrics such as packet delivery ratio, energy consumption, end-to-end latency, network life time.     

基于规则推理的实时信息物理监控系统

基于规则的CPS监控方法在降低监控复杂度和提升监控灵活性等方面具有显著优势. 目前基于规则的CPS监控方法未考虑CPS监控场景的时间约束, 仅仅利用各种优化技术来缩短监控的响应时间. 为此, 本文基于实时规则引擎建立了一个CPS的实时监控系统RTCPMS. 该系统采用Rete网络表示监控规则, 其核心是一个新的实时推理算法Rete-TC. Rete-TC算法引入了规则截止期, 通过基于优先级的Beta节点调度方法, 使得CPS监控的时间约束尽可能地被满足. 模拟实验与智慧建筑应用案例验证了RTCPMS系统的有效性, 且实验结果表明其核心算法Rete-TC的调度成功率优于传统的规则推理算法Rete.     

支持演化规则引擎的Rete算法研究

在演化规则模式匹配过程中, 存在内存空间有限与用户请求响应要求快速等问题, 传统的Rete算法并不能完全适合此类实际应用。针对此类问题, 在经典Rete算法的基础上, 通过从算法空间复杂度的角度对Rete网络结构匹配效率进行分析, 并结合系统动态演化过程中强动态和高实时性的特点, 引入节点复用技术构造Rete网络, 且以规则权重、入网时间为依据, 增设了Rete网络节点存储空间可调整机制, 完成了Rete算法在内存消耗与调节、匹配耗时方面的优化。对比测试表明, 优化后的算法提高了网络匹配性能, 实现了系统的平稳安全运行, 解决了演化系统模式匹配过程中存在的问题。     

基于Rete算法的多Agent的实时协同推理

1 引言多Agent系统是由若干具有一个或多个目标的Agent按照一定的信息关系和控制关系以及问题求解能力的分布模式组成的系统,它主要研究一组在逻辑上或物理上分离的Agent之间行为的协调。目前,多Agent系统已应用于诸如空中交通控制、电子商务、通讯网络管理和作业调度等生产实际领域。Agent技术应用到实际领域时映射的对象一般有     

Time situate recurrence estimation technique for efficient data collection in war field sensor network

In a war field sensor network, the data collection process is based on the energy that exists in the sink node as well as in intermediate nodes. Since sensor nodes are typically much dense, data collected by sensor nodes have considerable redundancy. An effective data collection approach is developed to eliminate redundancy, reduce the number of broadcasts, and to save energy. We have deployed the new source-aware method to collect the data in a fast and efficient manner. The source- aware is needed at every node for sink conformation, which is used to find the correct next sink neighbor in the network. We propose a time situate recurrence estimation procedure (TSRE) with the support of uncertain rule sets to collect the data efficiently. This strategy follows the set of guidelines in which every node assigns different esteem for the configuration of the data collection and this range of esteems specify the feasible advantages of the data. Also, the strategy performs a time situate recurrence estimation procedure to complete the interruption identification framework with the assistance of a received sink pattern. This method recognizes the interruption effectively and produces favorable outcomes and also find a separate path in the network. In these ways all source nodes will assign each neighbor for data collection. In this network, every source will use node sink for data transmission in the system. Based on the received sink pattern, this approach improves the data collection efficiency of the task or the application being executed and reduces the energy consumption in the network. The novelty of this approach is verified by comparison with the existing method which shows enhancement in the throughput efficiency, data collection efficiency and delay minimization of the overall network.     

无线传感器网络中一种能量有效的数据存储方法

如何有效地对传感器在过去历史时间段内采集的大量感知数据进行存储,以备将来的信息查询和数据分析已经成为无线传感器网络应用面临的一个难题.介绍了一种基于树型路由的分布式数据存储方法,通过采用动态规划方法选择存储节点,使存储节点能量均衡和所有节点能耗之和最小,从而达到整个无线传感器网络能量有效.仿真实验结果表明,这种数据存储方法能够获得较好的能量均衡和总能耗较小,从而有效地延长整个无线传感器网络的生命周期.     

基于数据聚合的无线传感器网络拓扑发现算法

针对传感器网络能源有限的特性,提出了一种基于数据聚合的拓扑发现算法。根据在聚合节点（sink）收集到网络内部节点报文接收或丢失的情况,通过发现网络中所有叶子节点到sink节点的数据传输路径,来推测网络的逻辑拓扑,不会增加网络负担。仿真实验表明：算法可以准确快速地推测传感器网络的拓扑,并且适合大规模传感网络的拓扑推测。     

能量高效的传感器网络数据查询路由*

提出一种能量高效的传感器网络数据查询路由EEDQ(energy-efficient data query),EEDQ以sink节点为根节点,构造最小路由生成树,由sink节点发出查询任务,查询结果由叶子节点向sink节点传输,传输过程中进行数据汇聚.实验表明,EEDQ相比direct transmission,大大提高了传感器网络的生命周期.     

密集型传感器网络中移动sink的路径选择机制

针对密集型无线传感器网络,以最大化网络寿命为优化目标,将网络转换成相应的网络流图,利用网络最大流问题估算sink采用不同路径下的网络寿命并以此为标准进行路径选择,提出了一种基于网络流理论的高效sink路径选择机制。仿真结果表明,本方案同采用固定路径采集及类似解决方案相比,能有效均匀网络能耗,延长网络寿命,取得了较好的网络性能。