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1.
将小波理论和统计学习运用到网络入侵检测中,使用小波核支持向量机(WSVM)对网络连接信息进行攻击检测和异常发现。仿真试验结果表明,与RBF核相比,小波核支持向量机在泛化能力和检测能力方面都有所提高。  相似文献   
2.
无线传感器网络中一种高能效低延时的泛洪算法研究   总被引:3,自引:1,他引:3  
提出了一种新的应用于无线传感器网络的泛洪传播算法——覆盖优先泛洪算法。算法采用覆盖优先策略为相邻节点分配不同的转发优先权,实现泛洪包快速覆盖整个网络;采用节点转发抑制策略和动态延时转发机制,尽可能抑制冗余包和减少冲突重传。仿真结果表明,该算法与同类算法相比,具有更高的能源有效性,更低的延时。  相似文献   
3.
针对无线传感器/执行器网络(Wireless Sensor and Actuator Networks,WSANs)中执行器控制域的数据收集问题,提出了一种基于执行器控制域的分布式数据收集协议(DG-ACD协议).DG-ACD协议从能量有效性和数据融合的角度,提出了执行器控制域内传感器节点的中继代价函数,并以执行器节点为中心,采用发射功率分级递进的路由建立方式,为控制域内的每个传感器节点寻找其到达执行器节点的中继节点,从而实现对执行器控制域内传感器节点的聚集和数据收集.实验仿真结果表明,网络中节点(包括执行器节点)部署完成后,DG-ACD协议能有效地将网络中的传感器节点聚集到相应的执行器节点,并在数据收集的能量有效性、实时性和稳定性上均有良好表现.  相似文献   
4.
基于能量异构的无线传感器网络分布式成簇算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
能量异构是无线传感器网络中普遍存在的现象.为了解决分簇算法在能量异构网络中节点能量负载不平衡的问题,提出了一种适用于能量异构环境的无线传感器网络分布式成簇算法.算法基于簇的本地信息给出了评估节点当前能量水平的相对估计因子,用以调整节点在簇头轮转过程中出任簇头的概率及其轮转周期,从而使当前高能量节点获得更多担任簇头的机会,实现整个网络能量均衡消耗,最大限度地延长网络生命周期.实验仿真结果表明,在能量异构网络环境中,新算法表现出很好的适应性和可扩展性,其能量有效性得到了很大的提高,节点能量负载更加均衡.  相似文献   
5.
基于最优连通功率的无线传感器网络稳定成簇算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对节点实际部署中网络易割裂及热点区域节点密集、竞争激烈的情况,提出了一种基于最优连通功率的无线传感器网络稳定成簇算法.算法基于最优邻居节点数,利用可变功率调制技术,有效提高了网络的信道利用率和网络吞吐量,实现了分簇网络的稳定连通和稳定成簇,简化了网络拓扑结构,最大限度地延长了网络生命周期.实验仿真结果表明,算法有效维持了网络的连通性和稳定性,具有较强的自适应能力,在提升网络的整体性能上作用明显.  相似文献   
6.
通过特征选择的方法解决皮肤检测过程中颜色空间的选取问题,针对现有基于互信息的特征选择方法的不足,提出了改进方法:1)使用互信息缩小特征选择范围,然后选择使分类效果最佳的特征子集;2)尝试多种可能的特征子集初始化方案,然后选择其中最优的方案.实验结果和对比分析表明,使用改进后的特征选择方法得到的混合颜色空间,其皮肤检测效果优于传统颜色空间和已有混合颜色空间.  相似文献   
7.
研究应用粗糙集理论对信息系统进行属性约简的方法。在分析粗糙集理论基本概念的基础上,根据属性的依赖度和重要度等性质,提出一种改进的属性约简算法,并运用实例对算法的有效性进行分析和验证。  相似文献   
8.
基于数字语音教室的多路混音算法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在研究音频混音技术的基础上,结合基于嵌入式技术的数字语音教室的实际情况,提出了一种应用于数字语音教室的多路实时混音算法,并给出了在数字语音教室中利用多路混音算法实现多人实时音频交互的方法.  相似文献   
9.
一种基于负载均衡的无线传感器网络分布式定向分簇算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对无线传感器分簇网络中节点负载不均衡的问题,提出了一种基于负载均衡的分布式定向分簇算法(DDC).DDC算法基于簇的局部信息对节点在下一轮中的能量水平及其负载能力进行预评估,并给出了相应的预评估因子.在每一轮成簇过程中,首先基于节点能量预评估因子将网络分割成适当的分区,然后在每个分区中,根据节点在本轮的负载能力预评估因子选取簇头,前者可以有效保证各分区的能量均衡性,后者可以实现分区内节点的负载平衡.DDC算法的这种特性能将网络能量与节点负载有机结合起来,从而最大限度地延长网络生命周期.实验仿真结果表明,与同类算法相比,DDC算法的能量有效性效果显著,网络中节点负载更加均衡.在网络初始能量异构的情况下,依然表现出良好的适应性和可扩展性.  相似文献   
10.
属性约简和属性值约简是基于粗糙集理论获取决策规则的基础,在分析经典约简算法的基础上,根据粗糙集理论中属性的依赖度和重要度等性质,提出一种改进的约简方法,以获取简洁的决策规则。并运用实例对方法的有效性进行分析和验证。  相似文献   
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