基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议

针对大规模无线传感器网络(WSN)中由于簇首节点分布不合理而导致节点消耗能量过快的问题,设计了一种基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议(HRPNC)。HRPNC结合低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)中的分簇思想,并在分层的基础上对能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议(DEBUC)中竞争半径的算法进行改进,即通过分层机制及竞争机制选取簇首,使簇首节点分布更加合理,有效均衡节点的能量消耗。在Matlab上进行的仿真实验中,HRPNC在生存周期上较LEACH协议与DEBUC协议分别提高了约500轮、300轮;HRPNC的节点平均剩余能量高于LEACH协议与DEBUC协议,节点能量的消耗在生存周期间基本保持较低且平稳的能量消耗;HRPNC较LEACH协议与DEBUC协议在数据包传输总量上分别提高了约300%、130%;在不同仿真环境下,HRPNC的丢包率均比LEACH协议和DEBUC协议低。实验结果表明,HRPNC不仅能有效延长网络的生存周期,提高数据的传输数量与网络的稳定性,并且能有效降低数据传输的丢包率。     

基于反向矩阵的最大频集的交互式挖掘算法

发现最大项目频集是数据挖掘应用中的关键问题。本文提出了一个基于反向矩阵的最大频集的交互式挖掘算法。该算法将事务数据库转换成反向矩阵,缩小了候选子集,利于交互式挖掘。通过对每个频繁项独立建立COFI-树,减少了挖掘中对内存容量的依赖。     

基于高权重词集的论坛影响力发现研究

网络论坛是中国网民一个重要的意见传播渠道,论坛舆论领袖对网络舆论导向起着至关重要的作用,影响力发现为越来越多的研究人员所关注。针对传统的在线论坛中有影响力主题计算方法的不足,本文将论坛中帖子间的回复关系映射为发帖者之间的关联关系,构造出一个社群网络,提出高权重词集的概念,基于此,通过计算词语在回帖传播链上的影响力,设计并实现了论坛中成员的影响力计算模型。通过实验验证了该模型在时间、空间复杂性上的优越性,为进一步研究复杂网络中的人物行为奠定了基础。     

用于不均衡数据集分类的KNN算法

针对KNN在处理不均衡数据集时,少数类分类精度不高的问题,提出了一种改进的算法G-KNN。该算法对少数类样本使用交叉算子和变异算子生成部分新的少数类样本,若新生成的少数类样本到父代样本的欧几里德距离小于父代少数类之间的最大距离,则认为是有效样本,并把这类样本加入到下轮产生少数类的过程中。在UCI数据集上进行测试,实验结果表明,该方法与KNN算法中应用随机抽样相比,在提高少数类的分类精度方面取得了较好的效果。     

基于捕食模型与蚁群算法的多约束QoS路由选择

针对多约束QoS路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图,求符合最小时延和最小丢包率且满足最小成本的多目标问题。利用捕食模型调整最小时延和最小丢包率这两个目标的权值,快速找到非劣解集;再结合蚁群算法很强的全局寻优能力,完成最小成本的路由选择。实例计算结果证明了算法的可行性。     

基本型一般访问结构视觉密码的两种算法

视觉密码是一种完善安全的密码体制。近几年,视觉密码学的研究受到广泛关注。本文提出了一般访问结构的两种算法,通过Ateniese-Blundo-Santis-Stinson模型和累计数组的构造方法,对一般访问结构的基本型视觉密码进行讨论,获得了一个一般访问结构的基本型视觉密码方案。     

ADO.NET组件在企业信息系统中的研究与实现

数据访问技术是当前分布式系统应用的关键技术。讨论ADO.NET组件的对象模型、Oracle.NET几个重要的类及DataSet等对象的使用,利用C#语言通过SQL语句、存储过程和函数等方式对企业MIS中的Oracle数据库访问和实现进行详细的论述,并对ADO.NET组件的应用给出了若干建议,实践证明,该技术成功的开发了高性能、高效率、可伸缩性好的企业信息系统。     

基于DOM的空间数据转换模型的研究与设计

正如XML正在对Web信息的组织与传输性能产生深远影响一样,作为基于XML的空间信息编码标准的GML语言,也正在地理领域掀起一场针对空间数据处理的革命。设计并实现空间数据转换模型,其目的在于摆脱异构空间数据不易实现共享与互操作的困境。转换模型首创性地提出了“超集式GML数据结构”这一新的术语。作为HTML与XML文档应用程序接口的DOM,将文档的逻辑结构组织成DOM树。Delphi7.0内置的TXMLDocument组件实现了DOM解析接口。论文最后对基于DOM技术的空间数据基础转换系统作了阐述。     

基于混合遗传算法的回归测试用例集最小化研究

为缩减测试用例规模,降低回归测试成本,将遗传算法和贪心算法相结合,提出了一种混合遗传算法用于解决测试用例最小化问题.算法对标准遗传算法中的选择、交叉和变异操作进行改善,提高了算法的全局寻优能力.同时,利用贪心算法处理可行解和不可行解,提高了算法的局部寻优能力.实验结果表明:与标准遗传算法相比,在保证测试完备性的前提下,混合遗传算法能够得到更优的缩减效果和更快的收敛速度.     

基于最小定义完备集实现复杂工程图数据提取

使用简单通用的描述定义完成复杂工程图数据提取是工程图数据管理中的关键技术。基于自由度理论分析了复杂工程图的数据组织结构,提出了描述复杂工程图数据的最小定义完备集。以直线表格化与文字表格化相结合改进了工程图表格识别技术,提高了工程图数据识别的准确性和完整性。结合最小定义完备集和工程图表格改进识别技术提出了能够处理复杂工程图数据提取的通用解决方案。运用Teigha技术开发的复杂工程图数据提取组件与PDM/PLM等管理系统集成,较好的完成了复杂工程图数据提取工作。