基于WSNs-SMS的低功耗水质检测系统设计

介绍了一种基于无线传感器网络（WSNs）和TC35i短信平台的低功耗水质检测系统。通过Zig Bee无线技术与GPRS通信技术的无缝链接,实现对水温、pH值、溶解氧、电导率、浊度、水位等数据的定时采集、处理、存储和远程通信。经过实验测试,结果表明：节点工作电流不超过60 mA,节点通信距离可达800 m左右,系统工作稳定,通信效果理想。     

基于物联网技术的移动闭塞分区设计

随着哈大高铁等一批高速客运专线的商业运营,我国真正地进入了高铁时代。在高铁时代,列车最高时速保持在350公里左右。这样,行车安全就显得尤为重要了。在保证行车安全的基础上,采用"无形的"移动闭塞方式既可以缩短列车间隔又可以提高列车运行效率。为此提出了一套基于ZigBee技术的无线物联网络系统,在列车与轨旁设备之间构成移动闭塞分区,确保列车安全、高速、高效运行。     

蛋白质相互作用网络的蜂群信息流聚类模型与算法

蛋白质相互作用网络的聚类算法研究是充分理解分子的结构、功能及识别蛋白质的功能模块的重要方法.很多传统聚类算法对于蛋白质相互作用网络聚类效果不佳.功能流模拟算法是一种新型聚类算法,但该算法没有考虑到距离的作用效果并且需要人为地设置合并阈值,带有主观性.文中提出了一种新颖的基于蜂群优化机理的信息流聚类模型与算法.该方法中,数据预处理采用结点网络综合特征值的排序来初始化聚类中心,将蜂群算法的蜜源位置对应于其聚类中心,蜜源的收益度大小对应于模块间的相似度,采蜜蜂结点的所有邻接点按照结点网络综合特征值的降序排列,作为侦察蜂的搜索邻域.采用正确率、查全率等指标对聚类效果做出客观评价,并对算法的一些关键参数进行仿真、对比与分析.结果表明新算法不仅克服了原功能流模拟算法的缺点,且其正确率和查全率的几何平均值最高,能够有效地识别蛋白质功能模块.     

量子位Bloch坐标的量子人工蜂群优化算法

为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数量,提高了蜂群算法获得全局最优解的概率;然后用量子旋转门实现搜索过程中的食物源更新。对于量子旋转门的转角关系的确定,提出了一种新的方法。从理论上证明了蜂群算法在Bloch球面每次以等面积搜索时,量子旋转门的两个旋转相位大小近似于反比例关系,避免了固定相位旋转的不均等性,使得搜索呈现规律性。在典型函数优化问题的实验中,所提算法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子人工蜂群(QABC)算法和单一人工蜂群算法。     

基于WSNs和移动Agent的桥梁结构健康监测研究

针对桥梁结构大而复杂、传感器数目种类多、损伤形式多样等特点,引用无线传感器网络（WSNs）和移动Agent技术。以实际桥梁结构为研究对象,采用以CC2530为核心的无线传感器节点采集桥梁结构相关数据;利用移动Agent的移动性,迁移和访问网络节点,完成对节点数据的收集和处理;运用ZigBee无线通信协议将数据传送至网关节点加以处理;通过GPRS无线通信方式将最终数据送至监测中心,确定桥梁的健康状况。结果表明：该系统符合设计要求,且监测数据可靠,具有应用和推广价值。     

基于蜜蜂进化算法的JPEG隐写方法

为提高嵌入效率,缩短算法运行时间,提出了一种基于蜜蜂进化算法的变换域隐写方法。该方法首先利用由蜜蜂进化算法搜索到的最优置换矩阵将秘密信息进行置换;接着修改了JPEG标准量化表以便能够嵌入较多的信息;将置换结果嵌入到量化后DCT系数的DC和中低频AC区域中;最后利用JPEG熵编码得到隐藏了信息的JPEG格式文件。实验结果表明,与直接嵌入方法相比较,该方法提高了含密图像的质量和安全性,与基于遗传算法的信息隐藏方法相比,该算法所花费时间更少。     

ZigBee信标同步算法设计与仿真

由于受到时钟准确性和精度要求的影响,传统网络中的时间同步算法已经不能满足无线传感器网络的要求.根据ZigBee郊术的特点,研究了基于CSMA-CA机制的具有针对性的信标同步算法.给出了相应的算法分析、算法流程,以及在NS2平台中的仿真结果与性能分析,同时给出了在信标网络与非信标网络中的效果对比.     

基于人工蜂群算法的中继卫星任务调度研究

研究中继卫星任务调度问题可以为跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)的任务计划编排提供科学合理的决策方法,任务调度模型的建立与调度算法的设计是中继卫星任务调度的两个关键问题。该文针对中继卫星任务调度问题特点,综合考虑中继卫星与用户航天器之间具有可见时间窗、用户提交的任务属性、中继卫星前向资源受限等约束条件,建立了中继卫星任务调度约束规划模型并提出基于人工蜂群(ABC)算法的中继卫星任务调度算法。最后,通过仿真数据分析,表明基于人工蜂群算法的中继卫星任务调度算法是一种有效的、合理的调度方法。     

基于Boltzmann选择的改进ABFM算法

模糊C-均值（FCM）聚类算法是数据挖掘中应用广泛的一种方法,但还存在容易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,为此提出了一种基于Boltzmann选择机制的改进人工蜂群的模糊C-均值聚类算法（BABFM）。该算法引入了Boltzmann选择机制代替轮盘赌的选择方式,采用小区间生成法使初始群体均匀化,使得该算法的全局寻优能力更强,有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM和ABFM聚类算法相比聚类效果更准确,效率更高,迭代次数更少。     

一种ZigBee无线传感网中簇内数据汇聚方案

物联网中节点能耗一直是限制物联网应用种类和规模的重要因素,数据汇聚是减少网络中数据传输主要节点能耗的一种重要方法。本文利用一定范围内的同类节点读数相近的特点,设计了一种基于Zig Bee节点类型的簇内数据汇聚方案。理论分析与模拟实验证明,该方案通过合理的参数设计可以有效减少簇内节点数据通信量。