Ad hoc网络中一种基于权值的分簇算法

ad hoc网络是一种多跳、自组织网络．网络中的无线节点无规律的移动,使得网络的路由选择、QoS保障等问题面临新的难题．网络分层管理体系为解决这些难题提供了一种有效的手段．Ad hoc网络逐渐呈现分级化的趋势．本文提出了一种基于权值的分蔟算法，并通过仿真测试证明了这种方法的有效性．     

基于Web使用挖掘的个性化系统

Web个性化在信息量巨大的互联网中显得越来越重要.针对一般聚类算法不可以用于在线预测的缺点,提出了一个实现个性化的实时聚类算法,并对个性化系统模型进行了设计,使模型不但能实时提供个性化服务,还可以根据用户的短期浏览变化对个性化服务进行调整.最后通过实验系统验证了模型的准确性.     

基于场景匹配与可重构技术的自适应道路检测

车辆视觉辅助导航系统要求具有很高的鲁棒性和实时性。而视觉处理系统中,单一算法很难克服环境变化产生的影响,做到各种道路环境下的最优。针对目前这一研究难点,提出了基于道路场景匹配和硬件可重构技术的自适应道路检测方法。该方法基于道路场景分类来实现算法与道路场景的最佳匹配,利用可重构硬件来实现硬件算法功能的实时自适应重构,由此实现车辆视觉辅助导航自适应道路检测。实验结果表明:该方法具有检测性能好、鲁棒性强、实时性高的优点,检测正确率达到了90.17%,较好地解决了检测系统自适应性与实时性之间的矛盾。     

真实感实时绘制技术综述

真实感实时绘制是在当前图形算法和硬件条件限制下提出的在一定时间内完成真实感绘制的技术。由于要描述的真实世界的复杂性和软、硬件等条件的约束，在真实感和实时 之问采取折衷处理是不可避免的。本文深入阐述了该领域内的首要问题及相应的解决方案，并研究了提高真实感实时绘制的软件技术。     

基于聚类和模糊神经网络的装备维修费用预测

在对装备使用维修费用分析的基础上,利用聚类和模糊神经网络理论,建立了时间序列对象的预测模型,并应用于装备使用维修费用的预测研究,从而探讨了一条适合装备使用维修费用预测的新途径。通过对某型装备使用维修费用的预测分析,证实了本模型的科学性与正确性。     

无线传感器网络高能效分簇路由算法

无线传感器网络与传统无线网络相比,网络节点在具有的电源能量、计算与处理能力、通信带宽等方面都十分有限。延长网络的生命周期成为无线传感器网络的一个关键问题。在低功耗自适应分簇路由算法(LEACH)的基础上提出了一种改进算法,其主要思想在于根据监测区域面积、节点数目及基站位置来确定最优簇个数而不是低功耗自适应算法中的固定值。最后仿真结果表明,改进后的算法与LEACH算法相比,无论是在能量消耗还是网络生命周期方面都有较大的提高。     

改进分块支持向量聚类在入侵检测中的应用

支持向量聚类(SVC)是在支持向量机的思想上发展而来一种聚类方法,针对其处理大规模数据集速度缓慢的缺点,提出了一种改进的分块支持向量聚类算法。改进的算法分为三个阶段:前期的预处理,中期的分块算法,后期的改进标类算法。提出的方法显著加快了SVC的速度,在保持原来SVC算法的优点的基础上,对大规模数据集以及非均匀分布数据集等具有良好的效果。将其应用到网络入侵检测,实验结果表明改进的算法行之有效。     

基于奇异值分解、模糊聚类和粗糙集理论的旋转机械故障诊断

对含有重复和冲突对象的离散决策表,提出了一种基于粗糙集的规则获取方法,使得获得的规则能够涵盖所有的对象。对连续条件属性值和离散决策属性值的决策表,基于矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集属性约简技术,提出连续属性最佳离散数目确定方法。在上述方法的基础上,进行旋转机械故障诊断的规则获取,获得的诊断规则具有很好的知识归纳能力和知识泛化能力。利用获得的诊断规则进行旋转机械故障诊断,建立了待诊断对象和诊断规则的弹性匹配模式,使得诊断结论的获取取决于不同的诊断要求。     

中国钢铁生产量及其能源需求和CO2排放量情景分析

从预测中国的钢铁需求量开始,利用情景分析,预测了钢铁业将来的能源需求和CO2排放量。预测结果表明,中国的钢产量还将继续增长,但应特别注意废钢回用,降低铁钢比,以减少能源需求和CO2排放。     

数学软件的数据分析功能在数学建模中的应用

数据分析方法是数学建模中常用的方法，面对大量数据的各种处理，要涉及许多多元统计分析知识，是数学建模的难点。许多数学软件都提供了强大的数据处理功能，将其引入数学建模的教学中，能大大提高学生分析处理数据的能力。本文通过用数学软件的聚类分析与时间序列分析功能建立中原城市群的谱系聚类模型与货运公司申请批复的时间序列模型两个实例，说明数学软件的数据分析功能在数学建模中的应用。