结合相对熵和多跳转发路由的改进WSN节能策略

目前,基于低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)的改进协议大多是从簇头选举、簇的分布、路径选择等方面入手,数据之间的冗余性考虑不够。提出了一种结合相对信息熵的改进LEACH协议(LEACH-CIE),结合相对熵模型,计算节点相邻两个周期数据概率分布的相对熵值,再与阈值进行比较,以此判断数据的冗余度,通过拒绝冗余数据的传输,达到降低网络能耗的目的。在数据发送阶段,考虑通信距离、能耗比等因素,提出一种兼顾自身剩余能量的多跳转发路由(MFRCRE),优化节点转发条件,均衡网络各节点的能量消耗速率。实验结果表明,该方法可以有效地降低并均衡网络节点的能耗以延长网络生存周期。     

弱势群体参与群体性事件利益博弈心态分析──基于风险社会视阈下的审视

风险社会中群体性事件的发生往往伴随着弱势群体与基层管理方的利益博弈,而在风险社会视域下审视弱势群体的利益博弈心态,消除公共信息的不对称,找寻博弈双方的利益博弈均衡点,是解决群体性事件利益纷争的有利前提,亦是规避社会风险的有效途径。由此,正确引导博弈各方理性抗争,一方面使得弱势群体合理归因社会矛盾、充分理解社会改革中的客观因素;另一方面基层管理自觉调整强势角色,搭建弱势群体的利益表达平台,实现双方平等对话。在此基础上,作为平衡社会信息的媒体更需要合理设置议程、为博弈双方提供对称信息以期化解社会风险。     

社会主义核心价值观引领大众文化建设探析——马克思主义人学视角

科学构建社会主义核心价值引领大众文化建设方案,应准确把握社会主义核心价值观的科学内涵与精神实质;夯实社会主义核心价值观引领大众文化建设的马克思主义人学基础,科学把握三者的互动品质;从马克思主义人学视角重视社会主义核心价值观引领大众文化建设的功能和价值,促进人的本质的自由全面发展。     

“不是N的N”格式研究

现代汉语语法中"不是N的N"是一种特殊的构式,但已有的研究大多是从单一的角度分析变量的语义或者是构式义,尚未对其进行多角度的分析。尝试运用认知语言学中的构式理论,采用描写和解释相结合的方法,对这个结构进行多角度分析,旨在深化对汉语中这种新型表达式的认识。     

论年轻新干部的群众观教育

做好年轻新干部的群众观教育是当前践行党的群众路线教育实践活动的应有之义。新形势新任务下,研究和把握年轻新干部自身的特点和所处的现实环境,探索加强年轻新干部群众观教育的有效途径,对于发扬党的优良传统,提高年轻新干部处理群众事务的能力有重要的现实意义。     

自适应混合滤波在脉搏实时监测系统中的应用

针对脉搏传感器在数据采集过程中干扰信号对系统测量精度带来的影响,提出了一种自适应混合滤波算法.该算法将限幅滤波、递推中位值平均滤波、递推平均滤波相结合,并针对采样长度对滤波效果的影响,自适应采样窗口大小的调整,可有效消除偶然脉冲与抑制周期性脉冲的干扰.通过对10名测试者进行测量实验,将心电图机测量数据、使用与未使用自适应混合滤波的脉搏实时监测系统测量数据进行对比.实验结果表明:使用滤波算法后,脉搏测量的算术平均差约为0.4 BPM,比未使用滤波算法整体提高约9倍.     

基于正交实验设计的人工蜂群算法

人工蜂群算法是近年来提出的较为新颖的全局优化算法,已成功地应用于解决不同类型的实际优化问题.然而在该算法及相关的改进算法中,侦察蜂通常采用随机初始化的方法来生成新食物源.虽然这种方法较为简单,但易造成侦察蜂搜索经验的丢失.从算法搜索过程的内在机制出发,提出采用正交实验设计的方式来生成新的食物源,使得侦察蜂能够同时保存被放弃的食物源和全局最优解在不同维度上的有益信息,提高算法的搜索效率.在16个典型的测试函数上进行了一系列实验验证,实验结果表明:1) 该方法能够在基本不增加算法运行时间的情况下,显著地提高人工蜂群算法的求解精度和收敛速度;2) 与3种典型的变异方法相比,有更好的整体性能;3) 可作为提高其他改进人工蜂群算法性能的通用框架,具备有良好的普适性.     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

强震动冲击环境下的网络异常信号检测仿真

强震动冲击环境下的网络异常信号检测,可保证网络安全稳定的运行.在强震动冲击环境下,网络异常信号检测过程中存在较强的振荡波动和随机噪声,使得真实的异常信号特征与振动信号的频率及其相似.传统的基于核数据的网络异常信号检测方法,针对强震动冲击环境下的干扰,无法提取稳定的异常网络信号特征,不能够准确完成网络信号特征的分类,使得获取的网络异常信号检测结果存在较大的偏差.提出了一种采用敏感性分析的网络异常信号检测方法,在强震动冲击环境下的影响,网络异常信号与振动信号相比,存在一定的异常敏感性,先采用频率敏感性的检测方法初步检测网络异常信号,塑造网络结构有限元模型和敏感性矩阵,最后通过粒子群算法的模糊神经网络,选择模糊优选模型函数作为激励函数,能够根据强震动冲击的强度来确定各个影响因子的隶属度,确定了异常信号发生和损伤的精确位置,实现了网络异常信号的精确检测.实验结果表明,改进方法比传统方法更具有优越性,在强震动冲击环境下具有较高的网络异常信号检测效率和精度.     

多级变长异或实时加解密及校验方法

为了实现银行实时业务数据加密提出的速度、安全性以及自动化管理的加密要求,本文提出以密钥和实时明文互结合的方式对明文进行多级变长异或加密,实现数据的实时加解密、数据完整性验证以及密钥的自动化管理。