高端路由器CIDR表非关键字索引的B-Tree机制

不分类的互联网协议(IP)地址方式无类别域间路由(CIDR)可以解决高端路由器中路由匹配延
迟问题. 通过对CIDR表深入分析,在参考数据库的非关键字索引方法和分割索引算法的基础
上,提出了一种满足CIDR表要求的非关键字索引的B Tree算法. 该算法首先对CIDR表的全
部前缀地址集合进行分割索引,分割后,CIDR表被改变成一种B Tree索引结构;然后按照I
P地址的非关键字对CIDR表进行快速查找. 仿真结果表明,本文算法更好地满足了快速查找I
P地址的需求.     

可并行中文同主题词聚类新算法

提出了一种高效的自动按照主题对中文词进行聚类的算法.该算法利用顿号(、)切分抽取语料库句子中的并列中文词,并以抽取出的中文词为节点构建一个共引用图; 然后对每个中文词节点产生若干个locality sensitive Hashing (LSH)签名组合; 最后将至少有1个相同LSH签名组合的任意2个中文词标记为同一个主题类.实验表明,该算法运算速度快,且易并行实现,在海量语料库的支持下,执行效率高,聚类效果较好.     

基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法——模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统（AIS）聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法。该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性。     

动态网络中的高效多故障诊断技术

针对已有算法复杂度较高,不适用于规模较大网络的问题,将被管系统建立成动态贝叶斯模型,并提出一种能处理多故障的近似推理算法. 通过复杂度分析,证明该近似算法时间复杂度为多项式级,远远低于精确算法的时间复杂度下限,可以用于解决大规模动态网络的故障诊断问题. 实验结果证明,新算法在准确度方面虽然略低于精确算法,但执行效率上远远高于精确算法.     

基于容量的相对最小影响资源分配算法

在对现有的波长资源分配算法进行了研究和分析的基础上,提出了一种基于容量的相对最小影响波长资源分配算法.该算法通过定义基于容量的影响因子,分析受当前波长分配影响之后各路径在各波长上的可用信道数,更为精确地描述了当前分配波长对于受影响路径的路径容量产生的影响.仿真结果表明,新的算法降低了网络阻塞率,提高了网络资源利用率.     

一种基于聚类的微博关键词提取方法的研究与实现

文章提出了一种基于聚类的微博关键词提取方法。实验过程分三个步骤进行。第一步,对微博文本进行预处理和分词处理,再运用TF-IDF算法与TextRank算法计算词语权重,针对微博短文本的特性在计算词语权重时运用加权计算的方法,在得到词语权重后使用聚类算法提取候选关键词;第二步,根据n-gram语言模型的理论,取n的值为2定义最大左邻概率和最大右邻概率,据此对候选关键词进行扩展;第三步,根据语义扩展模型中邻接变化数和语义单元数的概念,对扩展后的关键词进行筛选,得到最终的提取结果。实验结果表明在处理短文本时Text Ramk算法比TF-IDF算法表现更佳,同时该方法能够有效地提取出微博中的关键词。     

基于 ROS 改进算法的无线传感器网络耗能研究

成对广播同步（PBS）是无线传感器网络同步研究的重要协议。无线传感器节点具有体积受限、通信能力有限、存储空间较低、能量有限等特点,对传统的时钟同步协议改进是非常有必要的。因此,研究无线传感器网络的时钟同步算法将具有重要的意义。文章建立在仅接收端（ROS）同步基础上实现范围广阔的网络同步,并且能够在无线传感器网络节点的能耗方向有着不可忽视的作用。通过对单簇网络同步的研究,提出多簇网络同步并对多簇网络同步在无线传感器网络同步中全网成对选择算法（NPA）和基于组的成对选择算法（GPA）做出研究,并且做出了仿真对比。结果显示：在传感器节点数目较少的情况下,NPA 算法与 GPA算法处理消息包数目的性能几乎相同;在网络中传感器节点数目比较多的情况下,GPA 算法明显优于 NPA 算法,信息处理过程中大大减少了消息包数目。最后,对广播同步技术在应用中所出现的问题,提出了基于此算法的新的研究方向。     

一种基于投影的特征选择方法

以轴承故障诊断为应用背景,基于低维投影能够反映原高维数据某些特征的思想,提出了一种基于投影的特征选择方法。该方法利用遗传算法找到最能反映样本分类特性的投影方向,并利用该方向剔除与投影值无关的特征指标,克服了传统特征选择方法在高维空间中计算复杂的缺点,有效避免了"维数灾难"。仿真结果表明,该方法能够在不降低投影值类别特性的情况下,有效降低样本数据维数,完成特征选择,提高了分类效率及准确率。     

基于OpenCV的输送带跑偏自动检测算法研究

为提高输送带跑偏检测方法的实时性和精度,结合OpenCV函数库的优点,提出了一种输送带跑偏自动检测算法。该算法利用CCD摄像机实时采集输送带视频流图像,并对图像进行预处理,然后使用改进的Canny边缘检测算法检测图像边缘,最后利用Hough直线变换提取输送带跑偏特征,通过输送带图像的几何特征来判断其是否跑偏,如跑偏则报警。实验结果表明,该算法简单有效,运算速度快,实现了输送带跑偏的自动检测。     

基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪

针对传统的煤尘图像滤噪方法迭代过程长、滤噪效果不理想、纹理保持能力差等问题,对现有的滤噪方法进行改进,建立了基于分数阶微分模型的自适应滤噪算法。改进算法对参数u的变化梯度进行调整,从整数阶扩展到分数阶;根据区域特征分别对算法中的各项参数进行自适应选择。实验结果表明,改进后的滤噪算法收敛速度快,迭代次数少,滤噪效果好,纹理保持能力强,且其检测滤噪效果能力的量化指标获得了很好的改善。