无线可充能传感器网络的锚点算法与移动设备调度研究

由于传感器的电池容量和存储容量有限,导致无法持续对传感器进行能量补充并收集传感器生成的感测数据。针对该问题,研究了周期性能量补充和数据收集问题,提出了一种用于充能和数据收集的方法,包括基于网格的算法(GBA)、基于支配集的算法(DSBA)和基于圆相交的算法(CIBA)。通过这三种方法或两两相结合的方法找到锚点集合,通过移动设备调度算法调度最小数量的移动设备来访问生成的锚点。仿真结果验证了所提方法的有效性。与联合能量数据采集(JEDA)算法、最小覆盖圆(SEC)算法相比,所提CIBA需要的移动设备数量最少,总移动距离也最短,具有良好的综合性能。     

面向案例消耗推理的应急物资预测

面向案例推理（Case-Based Reasoning,CBR）的应急物资需求预测中,针对老旧案例影响推理结果精确度的问题进行了研究,给出了一种基于消耗策略的案例推理的应急物资预测方法。通过粗糙集属性依赖度的计算确定了案例属性之间的权重系数;针对地震应急数据特征提出了一种消耗策略的定义,确定消耗函数、消耗参数和消耗区间参数,采用消耗策略对各案例间的相似度进行优化调整,减小老旧案例的权重,进而不同程度地削弱老旧案例对案例匹配结果的影响,再从案例库中检索到与目标案例匹配的最佳源案例,从而决策出目标案例的处理方案;通过进行地震实例分析,验证了参数调节后的案例消耗推理的预测结果精度更高。该方法在应急救援的物资预测中有一定的借鉴意义。     

金沙江下游梯级水库汛期分期及汛限水位合理性研究

汛期分期以及分期汛限水位的合理确定,能够较好地协调水库防洪效益与发电效益之间的矛盾,对充分发挥水库的防洪、发电能力,以及提高汛期洪水资源利用率具有重要意义。基于改进的模糊集分析方法并依据金沙江下游乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝4个梯级水库入库洪水对其汛期进行分期,通过隶属度与防洪库容的映射关系确定梯级水库分期汛限水位,提出利用跨期选样法对分期结果及汛限水位进行修正。研究结果表明:金沙江下游梯级水库前汛期为6月1日—7月14日,主汛期为7月15日—9月16日,后汛期为9月17日—10月24日,4个梯级水库合理汛限水位分别为962,800,575,374 m。通过不同典型洪水放大的洪水过程检验了分期汛限水位的合理性。研究得到的金沙江下游梯级分期结果及各库分期汛限水位,均能够在满足防洪安全的前提下提高水库发电等经济效益,在一定程度上提高了汛期洪水资源的利用率。     

Fuzzy deduction methods of selecting the underwater terrain navigation matching area

To overcome the problems of not describing terrain matching characteristics totally with a single terrain feature parameter in underwater navigation terrain database, an evaluation method named Vague set is proposed to describe the terrain suitability comprehensively based on the fuzzy decision making (FDM) method. The membership functions and non-membership functions of the Vague set are used to define the influence of the terrain map characteristics parameters on matching suitability, and comprehensive evaluation values of matching areas are obtained by the weighted score function method. Simulation results demonstrate that the terrain map suitability is positively proportional to the comprehensive evaluation value, while the matching position error is negatively proportional to the comprehensive evaluation value of the matching area. The Vague set can choose the optimal matching areaeffectively, and solve the problem that the single topographic map featurecannot evaluate suitability comprehensively.     

一种改进的AprioriTid算法

针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选项集的数量,从而提高算法的效率.仿真实验表明,在支持度相同但数据量不同,以及数据量相同但支持度不同这两种条件下,Apriori Tid_M算法在性能上和运算时间上都比Apriori算法有很大程度的改善.     

微信息大数据粗糙集的近似约简

为了应对微信息舆情数据的格式复杂、价值稀疏和收集困难等大数据处理技术难题,基于隐含语义分析和粗糙集近似约简理论,设计微信息的数据区间值集和近似匹配分类算法.在不影响数据主要关联关系的原则下,提炼核心属性、消减次要属性,实现一种微信息异常主题倾向的发现方法.结果表明,该近似约简算法能在完成微信息兴趣倾向主题分类的前提下,将数据集属性大幅度缩减,提高微信息的信息挖掘效率,为微信息大数据舆情处理工作提供了新的思路和案例.     

基于集对分析联系数的合肥市水资源承载力评价

为科学指导合肥市水资源综合规划与管理,在综合分析水资源承载力与水资源-社会经济-生态环境系统相互关系的基础上,从支撑力、压力、调控力子系统选取13项指标,建立合肥市水资源承载力评价指标体系,运用集对分析联系数评价模型对合肥市2011-2016年水资源承载力进行综合评价。结果表明:合肥市2011-2015年水资源承载力评价等级为3级,2016年为2级,整体形势严峻,承载能力较差,但已有所改善,发展趋势良好;运用减法集对势理论,确定指标人均水资源量、产水模数、植被覆盖率、人口密度、水资源开发利用率、生态用水率是导致合肥市水资源承载力不足的主要因素。     

不完备系统多准则决策的云PDR方法

针对多准则决策问题的意义以及经典粗糙集方法在不完备系统方案排序问题中的不足,在前人基于概率优势关系(PDR)排序方法的基础上,结合云理论提出了基于云概率优势关系的不完备系统多准则决策方法,即云PDR排序法。将期望、熵、超熵等参数引入PDR方法,充分考虑了决策的模糊性、波动性和随机性,评价过程和结果更加客观全面。以煤炭资源型城市为例进行应用研究,获得其中各城市发展水平及其波动情况的排序,并通过与其他方法结果的比较验证了本文方法的优势与有效性。     

流计算模式下概率粗糙集三支决策的快速计算

概率粗糙集三支决策是不确定问题求解的一种重要理论,流计算模式是一种新型的动态内存计算形式,实施流计算模式下三支决策的快速动态计算是一项具有挑战性的新议题。本研究以流计算模式中的两个核心计算步骤即动态增量与动态减量作为研究对象,提出了一种流计算模式下概率粗糙集三支决策域的快速动态学习方法。首先对流计算模式中三支决策动态增量和动态减量的不同变化情况进行了数据建模。然后基于不同数据变化情况分别讨论了数据增量与数据减量时三支决策域的变化推理,并且基于上述理论给出了流计算模式下的三支决策动态增减学习算法。该算法能够以更低的时间复杂度获得与经典三支决策算法相同决策效果。最后通过八种UCI数据集的实验证明了流计算模式下三支决策动态增减学习算法在时间消耗上明显优于经典概率粗糙集三支决策算法,并且在不同阈值下具有稳定的决策效率。本研究表明了流计算模式下三支决策快速计算是可行的。     

一种基于抽象解释的二进制代码测试方法

针对二进制程序分析中难以生成测试用例的问题,提出了一种基于抽象解释和制导符号执行的测试用例自动生成方法。首先结合动态和静态程序分析方法,生成目标二进制程序的过程间控制流程图,然后基于过程间控制流程图,计算出潜在脆弱点集。利用节点距离、节点可达性和约束条件集概率静态信息作为符号执行的制导因素,对二进制程序进行动态测试,过滤虚假的脆弱点,并对真实脆弱点生成相应的触发测试用例。实验结果表明文章提出的方法能有效避免执行无效路径,提高二进制代码测试效率。