基于模糊树模型的间接自适应模糊控制

提出了一种基于模糊树模型的间接自适应模糊控制器的设计方法. 采用模糊树辨识方法离线辨识系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考信号的跟踪控制. 通过对倒立摆系统进行数值仿真, 验证了所提方法的有效性和优越性.     

BUCBAT自适应动态电源管理策略

结合电池放电特性,提出一种自适应超时动态电源管理策略BUCBAT。基于电池放电过程中电压逐渐降低的特性,BUCBAT根据电池放电电压的大小动态调整超时阙值;采用两块电池以特定频率轮流供电,充分利用电池放电电压的自恢复特性。实验结果表明,与超时策略相比,BUCBAT动态电源管理策略在兼顾系统QoS性能的同时,能够合理地管理系统功耗,从而延长系统的可持续工作时间。     

基于子带的AOFDM系统自适应调制方式选择

提出了一种基于子带的自适应正交频分复用(AOFDM)系统的调制方式的自适应选择方法,不同于传统AOFDM系统采用固定的门限,该方法基于子带中所有子载波的后验信噪比(SNR),计算得到当前信道状况下不同调制方式该子带的误码率(BER),并与系统所要求的目标BER对比从而确定子带所采用的调制方式。理论分析和计算机仿真表明,该方法能够同时兼顾系统可靠性和有效性,并在保证系统BER性能的前提下较大地提升了AOFDM系统的吞吐量。     

面向无线传感器网络的复杂适应系统分析方法

从复杂适应系统理论角度出发对无线传感器网路的自组织、自适应、主体性等特征进行了分析,认为随着传感技术、通信技术和计算机技术的飞速发展以及 MEMS 技术的日益成熟与完善,无线传感器网络将引领未来信息技术迅猛发展。而 WSN 是一个复杂的系统,依据管理科学研究方法思想,即必须把复杂系统当作复杂系统来处理,复杂适应系统理论在方法论上为研究无线传感器网问题提供了可能的思路。     

AN INTERACTIVE SEARCH ASSISTANT ARCHITECTURE BASED ON INTRINSIC QUERY STREAM CHARACTERISTICS

Search engine query log mining has evolved over time to more like data stream mining due to the endless and continuous sequence of queries known as query stream. In this paper, we propose an online frequent sequence discovery (OFSD) algorithm to extract frequent phrases from within query streams, based on a new frequency rate metric, which is suitable for query stream mining. OFSD is an online, single pass, and real-time frequent sequence miner appropriate for data streams. The frequent phrases extracted by the OFSD algorithm are used to guide novice Web search engine users to complete their search queries more efficiently. YourEye, our online phrase recommender is then introduced. The advantages of YourEye compared with Google Suggest, a service powered by Google for phrase suggestion, is also described. Various characteristics of two specific Web search engine query logs are analyzed and then the query logs are used to evaluate YourEye. The experimental results confirm the significant benefit of monitoring frequent phrases within the queries instead of the whole queries because none-separable items. The number of the monitored elements substantially decreases, which results in smaller memory consumption as well as better performance. Re-ranking the retrieved pages based on past users clicks for each frequent phrase extracted by OFSD is also introduced. The preliminary results show the advantages of the proposed method compared to the similar work reported in Smyth et al.     

移动自组网中一种安全的最高节点度分簇算法

移动自组网的固有特征导致它非常容易受到各种攻击,本文着重考虑在移动自组网中广为使用的分簇技术的安全问题.首先分析分簇算法可能面临的攻击,提出一种安全的最高节点度分簇算法(SHDCA),包括基于AOA的位置验证和局部信誉机制,前者验证节点的位置信息,后者则来检测并隔离攻击者.安全分析和仿真实验表明,SHDCA能够有效的实现预定的安全目标,并且在安全和性能开销上达到了合理的折中.     

网格资源超图划分聚类任务调度

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是实现网格计算目标的一个重要部分.为获得良好的网格任务调度性能,提出了一种基于资源超图划分聚类的网格任务调度算法RHPC.该算法根据网格环境下资源数量庞大、异构、多样的特点,在构建的网格资源超图模型基础上,预先对资源进行性能划分聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果证明算法缩短了任务资源相匹配的时间,提高了任务调度的性能,是一种有效的网格任务调度算法.     

一种适合于复杂电磁环境下短波跳频信号的检测方法

分析短波波段复杂电磁环境下跳频信号检测存在的难点,并根据短波通信信号的特点,提出一种时间、频谱和幅度关联的检测方法,称之为时频幅三维关联法.文章主要结合商空间粒度分析理论,提出改进的覆盖聚类算法,并对截获的海量复杂数据进行预处理,消除了噪声,然后运用时频幅三维关联法,排除定频信号、突发信号等.实验结果说明该方法能够有效地检测出跳频信号,验证了方法的实效性.     

一种基于音频特征的自适应量化数字音频水印算法

针对传统的固定步长量化方法对不同种类音频载体适应性较差的缺点,提出了一种新的自适应量化步长的数字音频盲水印算法．该算法结合音频载体自身特点自适应确定量化步长,大大增强了算法对不同音频载体的适应性．仿真实验表明,该算法对于不同种类音频载体不仅具有较好的不可感知性,并且对于重采样,重量化,噪声,低通滤波及MP3压缩等攻击都具有较好的鲁棒性.     

基于微粒群的K均值聚类算法在图像分类中的应用

提出一种新的图象分类算法椈谖⒘Ｈ旱腒均值聚类图象分类算法.将此算法和K均值聚类算法以及微粒群图像分类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较.实验结果表明:基于微粒群的K均值聚类图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,且全局收敛性能优于微粒群图像分类算法.