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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
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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
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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
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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
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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
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