基于改进粒子群优化的无线传感器网络定位算法

无线电干涉定位系统获取的干涉距离是4个传感器节点间距离的线性组合值.针对以两个节点间距离作为输入的传统定位算法无法直接利用上述干涉距离进行定位的问题,提出一种基于改进粒子群优化的定位方法.利用干涉距离的实验数据,分析比较了遗传算法和改进粒子群优化在无线传感器网络节点定位问题中的性能.结果表明,基于改进粒子群优化的定位方法的平均耗费时间远远小于基于遗传算法的定位方法,具有更高的优化效率.     

埋入混凝土中PZT声场指向性和声能研究

将PZT作为声源埋入混凝土中构成的混凝土压电机敏模块具有超声检测功能。对埋入该模块中的PZT圆片模态分析发现,在各阶振动模态下PZT声辐射面存在分布不同的振幅极大值区域。基于混凝土压电机敏模块的声场指向性和声能实验表明:将PZT声辐射面等效为振幅相等的单一点声源的叠加,忽略振动模态对声场指向性影响,使得PZT圆片的声场指向性随频率变化规律偏离实际较大,而且在相同频率下声场指向性理论结果比实验结果发散;在各阶固有频率激励下,PZT圆片的声场指向性集中,但在一阶固有频率下声能最高,更适用于超声检测。     

金融时间序列模糊边界预测研究

传统的金融时间序列预测方法以精确的输入数据为研究对象,在建立回归模型的基础上做单步或多步预测,预测结果是一个或多个具体的值.由于金融市场的复杂性,传统的预测方法可靠度较低.提出将金融时间序列模糊信息粒化成一个模糊粒子序列,运用支持向量机对模糊粒子的上下界进行回归,然后应用回归所得到的模型分别对上下界进行单步预测,从而将预测的结果限定在一个范围之内.这是一种全新的思路.以上证指数周收盘指数为实验数据,实验结果表明了这种方法的有效性.     

基于扩展FAST的高速证券交易接口文件交换方法

针对现有方法冗余度高和文件分段造成带宽浪费、延迟大的问题,提出一种基于扩展FAST的高速证券交易接口文件交换方法-FastFile.将接口文件记录映射为消息进行编码并组成段传输,使接收方即便只收到部分分段,也可解析出所含记录,同时利用扩展FAST高效的编码有效降低数据冗余度.实现了扩展FAST及FastFile,实验比较了FastFile与常用接口文件格式.实验表明FastFile处理数据的粒度更小,可降低重传,数据格式比现有的接口文件格式小70%以上,验证了新方法的可行性与有效性.     

多单播模型下的网络编码研究

每个信源-信宿对之间只有一个商品流(Commodity)唯一地表示从信源到信宿的流量,该模型称为多单播模型.由于无线网络、P2P等应用均可看作基于多单播模型,所以如何在多单播模型下提升网络的性能成为研究的重点.网络编码近年来作为能有效提升网络性能的方法之一,其应用于多单播模型下的各种科学问题成为研究热点.本文研究多单播模型下的网络编码关键理论,主要内容包括网络容量区域、编码构造算法和联合编码等方面,最后讨论基于多单播模型下网络编码的研究前景.     

反馈日志与混合概率模型相结合的图像标注

为提高图像标注质量,提出一种反馈日志与混合概率模型相结合的图像标注方法。利用本体语义网计算标注词之间的相似性度,将相似度应用于日志分析,得到具体应用中的标注词间关系,结合标注词间的关系和图像底层特征,使用混合概率模型进行自动图像标注。实验结果表明,该方法能获得较好的查全率和查准率。     

基于面向对象信任攻击图的信任风险传播模型

针对信任环境系统中存在的信任攻击问题,设计基于面向对象的信任攻击图模型。利用Take规则、Grant规则和Pervade规则,描述信任主体对象属性弱点导致的信任级别的提升、信任关系的传递、渗透与扩散问题,使攻击可达距离更大。根据弱点利用规则和信任关系盗用规则,提出多项式时间复杂度信任关系传递闭包生成算法及基于信任关系传递闭包的信任风险传播算法。实验结果证明了该模型的正确性。     

非线性系统确定采样型滤波算法综述

确定采样型滤波包括Unscented卡尔曼滤波（UKF）,中心差分卡尔曼滤波（CDKF）以及容积卡尔曼滤波（CKF）,是一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波算法,具有估计精度高、实现简单等优点,已得到国内外学者的广泛关注.在阐述确定采样型滤波基本原理的基础上,详细总结了近年来确定采样型滤波的研究现状,包括各种改进算法和在不同领域的应用情况;然后重点分析了确定采样型滤波所存在的问题;最后展望了其未来发展趋势和研究方向.     

面向大数据的海云数据系统关键技术研究

由于数据产生成本的急速下降,人类社会产生的数据不仅以指数级别增长,而且数据的结构变得日趋复杂,使得传统的数据分析技术遇到了极大的挑战.如何对大量复杂数据进行分析和挖掘,从中提取有价值的知识用于决策,已经成为产业界和学术界的广泛关注问题,在一些国家已上升到国家战略层面.本文介绍了大数据的基本概念、特征和面临的科学问题,总结了中国科学院战略性先导科技专项“面向感知中国的新一代信息技术研究”中“海云数据系统关键技术研究与系统研制”课题的一些先期成果,为开发大数据管理、分析和挖掘系统提供一些参考依据.     

采用双折线步方法的傅里叶神经网络

目前神经网络已经成为解决非线性系统辨识问题的一类有效的方法,但是常用的多层感知器存在网络稳定性差、收敛速度慢的问题.在多层感知器和傅里叶级数基础上提出的傅里叶神经网络具有较好的泛化性、模式识别能力,但其学习算法主要采用最速下降法,易产生陷入局部极小,学习速度慢等问题.提出一种采用双折线步方法的傅里叶神经网络,避免了局部极小问题,且具有二阶收敛速度.通过相应的数值算例验证新算法的性能,并应用于非线性系统的识别问题中,其结果和几类经典的神经网络算法做了相应的对比和分析.