基于提升小波和自适应多项式拟合的传感器网络多模数据压缩算法

为提高无线传感器网络的感知精度,提出了一种基于提升小波变换和自适应多项式拟合的多模数据压缩算法（adaptive multiple-modalities data compression algorithm based on lifting wavelet and adaptive polynomial fitting,简称AMLP）。在给定相关度阈值的前提下,AMLP算法先对数据进行灰色关联聚类,再对类中的相关数据进行自适应的多项式拟合,然后把未拟合的特征数据抽象成一个矩阵,利用提升小波变换去除数据的时间和空间相关性。最后,通过游程编码对数据作进一步压缩。仿真结果表明,AMLP算法能够有效去除不同数据间的冗余信息以及同种数据间的时间和空间冗余信息,提高压缩比,降低网络能耗。与基于小波的自适应多模数据压缩算法（adaptive multiple-modalities data compression algorithm based on wavelet,简称AMMC）相比,AMLP算法的数据恢复精度大大优于AMMC算法,压缩比和能耗相近。因此,AMLP算法更适用于要求高精度数据的传感器网络应用,如地质灾害监测、医疗和军事领域。     

可穿戴机器人的研究现状和面临的挑战

本文以基于外骨骼的研究进展和社会不断增长的需求为背景,阐述可穿戴机器人的研究现状以及具有代表性的传感器技术.同时,对使用特殊的基于跑步机平台的康复疗法和使用功能性电刺激疗法来完成运动修复的情况进行了回顾.最后讨论了可穿戴机器人在智能空间中集成方面的问题,并提出了一些重要的关键技术.     

基于XML的作战仿真想定的研究与实现

作战仿真想定是作战方案的剧本,是作战仿真系统的前提和重要组成部分。目前各个仿真团体采用不同的仿真想定描述方法,导致想定的可读性和可重用性降低。文章以基于Agent的空军作战仿真为研究背景,分析空军作战的特殊形势,制定出了一套适合空军空战的想定组成结构,同时采用XML(eXtensible Markup Language)对想定各组成部分进行描述,并制定好XML Schema进行语法约束,从而实现想定的规范性和可重用性。设计了一种基于XML的想定生成系统,系统以空军空战为例,实现了想定的快速生成。     

基于FCM和AHP的多Agent智能决策支持系统

提出一种基于多Agent的决策支持系统,引进用于群个体评价的模糊C均值聚类方法和AHP用以进行最终决策。模糊C均值通过数据聚类分析,应用于确定专家组对两同类评估对象做出的优先级水平,得出表示多数意见的优胜组及具体质心值;AHP则综合了各准则下的专家意见。另外,多智能体系统模式具有获取分布式异步数据处理的能力,保证了决策支持系统的适用性。     

三箭齐发 ASUS GTX660-DC2T-2GD5 ASUS GTX650TI-DC2O-1GD5 ASUS GTX650-DC-1GD5

开普勒架构的核心由上一代费米(Fermi)架构中流处理器群(Streaming Multi-Processor)改为SMX架构,其中包含的CUDA(Compute Unified Device Architecture)处理器数量由每组32个跃升为192个,通过更少的控制单元去控制更多的CDUA核心,在驱动程序的软件预解码支持下,即便减少了晶体管的数量效率依然有所提升。另外,开普勒架构还带来了一项新特性——GPU Boost动态超频技术,让显示核心根据实际负载来自动提     

两种聚类算法的比较与实现

基于统计的系统聚类分析是一种重要的数据挖掘算法。研究了一种多重系统聚类模型及其算法实现,把变量聚类和样本聚类相结合,并使用了两种方法赋值样本数据阵,使聚类结果更加直观。     

球磨机的筒体部分设计

在工业生产中,磨矿是常见的工作。例如发电厂,就需要先用一系列磨煤机械将原煤粉碎。炼铁时,可以直接送入高炉冶炼的富铁矿,必须先粉磨筛分成合格的粒级。即使筑路,也要粉磨出合用的碎石。因此,在许多基础工业部门里,破磨物料常常是重要工序,所用的机器大都属于主要设备。下面介绍一下球磨机的筒体部分设计的依据。     

基于混合蚁群算法的Web用户会话聚类

会话聚类是一种重要的Web使用挖掘技术,旨在发现相似的用户行为,这是目前电子商务中的热点问题之一。该问题的难度在于要对大规模的会话进行聚类,这些会话被表示成高维向量,加大了对算法高效性的要求。提出了一种ACO和PSO相结合的算法进行会话聚类分析。实验结果表明该算法与ACO算法、PSO算法、K-means算法相比,具有更好的性能。     

基于改进LDA和CNN的网络入侵聚类

提出了一种基于改进线性判别分析和近邻法的网络入侵聚类方法,运用改进的线性判别分析方法对网络入侵样本特征进行降维处理,使用近邻分类器对数据进行聚类。该算法降低了算法的聚类时间,还提高了算法的聚类能力。实验结果表明,相比其他模型,该算法有较高的检测率和较低的误警率。     

传感器网络高效密钥建立方案

随着时间的推移,传感器网络中正常工作的节点越来越少。为了确保网络正常工作,必须适时地添加新节点。针对传感器网络,提出了一个高效的密钥建立方案。该方案构造了n个相互独立的子密钥池,两相邻子密钥池之间存在联系密钥。第j次部署的传感器节点只从第j个子密钥池中选取密钥。理论分析及模拟结果表明与使用固定密钥池的方案相比,该方案的抗毁性显著提高。