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131.
在大规模的Ad Hoc网络中,带宽有限,并且节点移动会引起链路频繁中断,从而导致传输时延较大。针对这些缺点,文中提出了加入了链路失效预测的蚁群多路径路由算法LA-ACO ( Location Aided ACO)。通过蚁群算法的分布式计算来寻找多条路由,并利用多路径路由来进行数据包的负载平衡,同时进行链路失效的预测,利用蚁群的正反馈机制完成快速主动路由修复。在仿真得到的结果中可以发现,该算法有较好的寻优能力,并且适应于Ad Hoc网络的拓扑多变化的特性。 相似文献
132.
标准的BP神经网络存在训练速度慢、容易陷入极小点、泛化能力低的特点。文中用附加动量项和改进学习速率相结合的方法对标准的BP神经网络进行了改进,并将其应用在木构古建筑的寿命预测中。仿真结果表明,和标准的BP神经网络相比,改进后的BP神经网络提高了泛化能力,能较准确地拟合训练值,避免了在确定计算参数过程中所产生的计算误差。 相似文献
133.
研究了不协调决策表中基于对象的μ-约简问题,给出了μ-约简的一些性质及等价定义,得到了μ-约简的判定定理和相应的可辨识矩阵及辨识公式,从而提供了不协调目标信息系统知识约简的新方法。并通过实例将决策表中基于对象的约简与整体约简进行了对比,结果表明前者可以得到更简洁的知识。该方法也适用于协调目标信息系统。 相似文献
134.
Medical image segmentation is of pivotal importance in computer-aided clinical diagnosis. Many factors, including noises, bias field effect, local volume effect, as well as tissue movement may affect the med- ical image, thus causing blurring or uneven characteristics when forming a picture. Such quality defects will inevitably impair the gray-scale difference between adjacent tissues and lead to insufficient segmentation or even leakage during tissue or organ segmentation. In the present investigation, a local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics (LARFS) was proposed. By combining segmentation algorithm principles for traditional region growing (RG) and robust feature statistics (RFS), the location and neighborhood image information of input seed point can be comprehensively analyzed by LARFS. Results show that, for different segmentation objects, under controlling the input parameter of growing factor within certain range, LARFS segmentation algorithm can adapt well to the regional geometric shape. And be- cause the robust feature statistics is applied in the contour evolution process, LARFS algorithm is not sensitive to noises and not easily influenced by image contrast and object topology. Hence, the leakage and excessive segmentation effects are ameliorated with a smooth edge, and the accuracy can be controlled within the effective error range. 相似文献
135.
136.
神经网络在煤与瓦斯突出预测敏感指标确定中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
煤与瓦斯突出是地应力、瓦斯和煤岩力学性质综合作用的结果,其作用过程属于非线性问题,使用常规方法确突出预测敏感指标及其临界值,存在着效率不高的问题.采用三率法,研究了大平煤矿煤与瓦斯突出预测指标,得出了预测突出的敏感指标及临界值;通过使用人工神经网络的BP模型,选取样本、训练样本和识别样本,并与现场实际对比,对用常规方法所确定的敏感指标及其临界值进行了验证.结果表明,可以使用神经网络方法预测煤与瓦斯突出危险性和确定突出预测敏感指标. 相似文献
137.
为研究尾矿库漫顶溃决动态演化过程与溃口发展机理及规律,通过3组相似模型试验,对溃口展宽过程和演变机理进行了系统分析,提出了尾矿坝漫顶模式下溃口展宽速率的幂函数公式,并讨论了库水位上升阶段浸润线的变化过程及溃决阶段不同浸润线埋深条件下流速、流量、溃口宽度的变化过程。研究结果表明:尾矿坝的溃决过程可分为坝面漫流与冲沟形成、坝体崩塌与溃口快速扩张及稳定泄流3个阶段;浸润线埋深对流量、流速及溃口最终宽度有较大影响,排渗失效时峰值流量及溃口最终宽度接近正常排渗时的1.5倍,峰值流速可达1.2~1.3倍;降低浸润线高度可以延缓溃决泥石流到达下游的时间,紧急撤离时间也可延长3 min左右;提出的幂函数公式计算值与实测值吻合较好。 相似文献
138.
由于DOM型跨站脚本攻击的不确定性,导致DOM型跨站脚本攻击防御困难.提出一种DOM型跨站脚本网络攻击防御有效路径模拟,通过构建可信度计算模块,对DOM跨站脚本攻击的路径进行计算,得到脚本攻击的大致过程与攻击特性,依据脚本攻击的攻击特性,建立可信度调度模块,对脚本攻击的访问速率进行检测,获取其攻击过程中的数据变化,凭借上述结果结合三种原则(安全性原则、先进性原则、高可用性原则)组建防御有效路径模拟平台,进而捕获不同防御方法对DOM跨站脚本攻击的数据波动与重定向,以此来实现对防御方法的模拟.实验证明,所设计的模拟平台能够对不同的防御方法进行精确的模拟,同时平台还能够模拟出防御方法的特性与薄弱点. 相似文献
139.
现有的DNS隐信道检测算法大多数依赖多次的DNS信息交互数据,然而在大规模流量的网络环境中,DNS数据难以收集完整并分流,从而导致检测模型失效.针对上述问题,提出了一种基于单次DNS请求和响应报文特征的DNS隐信道检测模型,并分析并提取了 DNS请求与响应报文多维度的长度和字符特征,最终提取19维特征,并使用四种机器学习算法进行分类,其中J48决策树综合结果最好,对DNS隐信道检测率为99.4%,误检率为0.2%,同样情况下对比算法的检测率为98.5%,误检率为0.8%.实验结果表明,在基于单次DNS请求和响应报文数据的情况下,提出的模型对DNS隐信道具备不错的检测能力,且检测效果优于对比算法. 相似文献
140.
针对人工在线精选霉变烟叶时,存在效率低下、容易漏检等缺点,提出了一种基于卷积神经网络模型对霉变烟叶图像进行筛选、分类识别的方法。首先建立烟叶数据集,然后搭建卷积神经网络模型,利用卷积神经网络先初步提取特征,再筛选提取主要特征,然后进行各部分的特征汇总;最后实现图像的分类,从而实现了快速、准确的识别霉变烟叶图像和正常烟叶图像。实验结果表明,与人工挑选霉变烟叶的方法和烟叶传统图像分类算法相比较,搭建的卷积神经网络不仅具有较高的识别准确率,也简化了人工提取图像特征的复杂过程。 相似文献