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朴素贝叶斯分类算法简单且高效, 但其基于属性间强独立性的假设限制了其应用范围. 针对这一问题, 提出一种基于属性选择的改进加权朴素贝叶斯分类算法(ASWNBC). 该算法将基于相关的属性选择算法(CFS)和加权朴素贝叶斯分类算法(WNBC)相结合, 首先使用CFS算法获得属性子集使简化后的属性集尽量满足条件独立性, 同时根据不同属性取值对分类结果影响的不同设计新权重作为算法的加权系数, 最后使用ASWNBC算法进行分类. 实验结果表明, 该算法在降低分类消耗时间的同时提高了分类准确率, 有效地提高了朴素贝叶斯分类算法的性能. 相似文献
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无线传感器网络(WSN)由许多传感器节点组成,这些传感器节点为了降低能量消耗会周期性地在醒与睡2种模式下进行切换。在异步WSN中,发送节点往往要等接收节点醒来才能进行数据转发,为了缩短该等待时延,发送节点选择多个节点作为候选转发节点,由于任何候选转发节点都有可能进行数据路由,使得邻居节点评估和候选转发节点选择对网络性能产生较大影响。为了更好地进行节点评估与选择,提出一种基于层次分析法(AHP)和模糊推理系统(FIS)的WSN路由算法DAF。将剩余能量、距离和角度作为评估准则,利用AHP确定评估准则的权重,通过FIS动态构建AHP中的成对比较矩阵,并根据该矩阵动态计算出邻居节点的评分,按评分高低选择候选转发节点。实验结果表明,在改变节点数量、睡眠时长和通信半径的对比测试中,DAF在生命周期、能量消耗和平均冗余传输性能方面均优于ORW和ORR算法。 相似文献
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一种基于名字的可移动即插即用网络 总被引:1,自引:0,他引:1
计算机网络给用户带来了很大的方便,但是,在目前仍然存在着配置复杂,不能够有效满足用户移动计算的需求等问题,虽然IPv6为解决上述问题提供了一定的机制,但是仍然存在一些问题,本文在IPv6基础上结合DNS和移动计算技术,提出了一种基于名字的可移动即插即用网络技术,并就其中可能出现的三种安全性问题提出了相应的解决方案,它具有主机的即插即用,可移动性和更安全等特点,原理性实验表明这种技术是可行的。 相似文献
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为了克服支持向量机(SVM)中单核函数的局限性,经常使用混合核函数做预测,但混合核函数中各函数权重难以确定。为解决该问题,提出了一种基于特征距离的权重求解方法。该方法首先利用支持向量机的几何意义,根据同类样本特征距离最小化和异类样本特征距离最大化原理,分析得出优化函数,然后对优化函数求解得出权重系数。实验结果表明,与传统的交叉验证法和PSO算法相比,该方法在保证预测精度的情况下,将计算时间减少了70%左右。 相似文献
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在诸如匿名电子举报这类数字签名应用中,不仅需要确保被签名信息的机密性和签名者的身份模糊性,同时还需要确保签名的不可传递性。论文针对这类应用提出了一种基于身份的不可传递环签密算法,该算法通过环签密实现被签名信息的机密性和签名者身份的模糊性,并通过有机融合验证者签密伪造算法实现了签名的不可传递性。 相似文献
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本文提出了一种移动环境中基于Mobile Agent的异步计算技术,并在我们巳完成的宽带无线IP网络以及IBM的Ag1ets基础上实现了一个应用实例,实验表明这种技术是行之有效的. 相似文献
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基于高斯核的支持向量机应用很广泛,高斯核参数σ的选择对分类器性能影响很大,本文提出了从核函数性质和几何距离角度来选择参数σ,并且利用高斯函数的麦克劳林展开解决了参数σ的优化选择问题。实验结果表明,该方法能较快地确定核函数参数σ,且 SVM 分类效果较好,解决了高斯核参数σ在实际应用中不易确定的问题。 相似文献
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