基于带Mobile Agent的无线传感器网络的分簇算法

相对于传统方式的无线传感器网络结构,带Mobile Agent(MA)的无线传感器网络(sensor network with mobile agent,SENMA)具有更高的能量效率和更长的网络生存时间.设计了一种针对SENMA的分簇算法:依据节点之间的位置关系将节点分为多个簇并选举出簇头节点,每个簇中,簇成员不与簇头进行通信,由簇头将监测数据回传至MA.实验证明这种算法能较好地平衡节点负载,缓解因节点失效导致的网络性能衰减.     

带移动节点的无线传感器网络时间同步方法

为提高无线传感器网络中节点间时间同步的精度并且降低节点能量消耗,提出了一种基于移动节点与静态节点混合网络的时间同步方法.先建立一个带移动的节点的分簇网络结构,再结合发送者一接受者与改进的发送者一发送者两种同步模型从多个移动节点同时发起同步.通过数学分析和仿真得出该同步方法在同步时间精度和节点节能方面具有良好的性能.     

低时延的无线传感器网络数据融合算法

由于网内数据融合过程中融合节点在等待其孩子结点传输数据的时间对数据融合过程有很大影响,为减少此等待时间,降低整体的融合时间,提出一种改进的数据融合算法.该算法根据节点的传榆范围,一个簇被分为多个区域,每个节点根据自己所处的区域选择多跳或单跳通信方式向簇头传输数据,减少了等待时间.仿真结果表明,该算法可以降低数据融合时间,减少网络时延.     

情感词典构建综述

文本情感分析是近年来迅速兴起的一个研究课题,具有显著的研究价值和应用价值。情感词典的构建在情感分析任务中发挥着越来越重要的影响力。该文对情感词典构建的研究进展进行了总结。首先重点介绍了情感词典构建的研究现状,将其归纳为四种方法,即基于启发式规则的方法、基于图的方法、基于词对齐模型的方法以及基于表示学习的方法,并对每种方法进行介绍和分析;然后对一些常见的语料库、词典资源以及评测组织进行介绍;最后,对情感词典的构建进行了总结,并对发展趋势进行了展望。
     

基于最小割图分割的社区发现算法

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法。同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合: 首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化问题中的零模型;其次,统计推理模型中的目标函数被修改并应用于本文的最优化算法中。实验结果显示,无论是在真实世界网络还是在人工生成网络中,该文提出的算法均具有高效和稳定的发现社区的能力。     

网络视频录像系统中视频采集的研究与实现

介绍了一种在网络录像系统（NVR）中实现高清流媒体采集的方案。基于RTSP/RTP协议,实现了对视频数据的封装与传输,结合多线程编程技术,可以满足同时采集多路视频数据的需求,节省了系统资源,提高了用户体验。     

覆盖粗糙集的依赖上近似

覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广,从不同的角度研究覆盖粗糙上近似,就有不同的上近似定义方法。本文将同一覆盖元中的元素理解为相关,从元素相关性角度研究覆盖粗糙集上近似,从点与集合的依赖关系入手,提出覆盖粗糙集阶的概念及覆盖粗糙集依赖上近似的概念,并对覆盖粗糙集的依赖上近似进行分析。从覆盖意义上说,相对于其它上近似,依赖上近似具有覆盖元数量较少的特点,而且具有上近似可定义的特点。     

沙河立新站水沙关系探讨

由于沙河实测泥沙监测资料比较匮乏,作为沙河上唯一的控制站,立新水文站近两年新增了泥沙测验任务。利用施测含沙量资料尝试建立实测流量～输沙率经验公式,对沙河泥沙测验和水沙关系进行分析。本文对研究河段冲淤情况进行了一些初步分析,并论述了河道水流挟沙力的推求方法。     

基于k-完美差异图的超节点拓扑结构构造

在超节点网络中,超节点拓扑结构及其动态维护和搜索路由机制,是影响网络性能和搜索效率的关键因素之一。在完美差异图(PDG)的基础上,提出了一种新的k-PDG结构,并利用该结构,建立了超节点网络--KPDGN,给出了KPDGN的动态维护和搜索路由机制。分析和模拟结果表明: KPDGN具有常数度数和固定邻接点特性,减少了查询所产生的带宽消耗,降低了拓扑构造和修复成本。     

构词法在智能英汉机译系统词典库中的应用

词典库是机译系统的基础,它直接影响着整个系统的翻译质量.因此,大型机译系统中词典库的组织方式和辅助获取越来越受重视.本文概述了英语构词规律,并根据此规律以及智能英汉系统(IMTF/C)词典库的组织特点,给出了构词法在词典库中的两个应用,即由构词法辅助获取词典信息和根据构词法改进词典库的组织.最后,分析了一个试验结果.