用GEP实现传感器网络多源时域数据融合

本文提出了一种基于基因表达式编程GEP的多源时域数据融合模型GEP-MSDA,该模型可以在无任何先验知识的情况下自动对多源数据进行融合。实验表明,基于GEP的融合模型较传统方法能滤除更多的冗余数据,有效节省通信开销,并保持较高的精度。     

高维数据环境下网络异常检测的改进否定选择算法

人工免疫中的否定选择算法目前已成功地应用于异常检测的低维数据集上,但在高维数据集上的效果不大理想。为了改善算法的性能,分析了现有否定选择算法在网络异常检测中的不足,对带变长检测器的否定选择算法进行了修改,提出了一种改进的否定选择算法,新算法中通过移动检测器控制检测器覆盖情况。仿真实验结果表明了改进算法在网络异常检测中高维数据集上的有效性,可以取得较高的检测率和较低的误报率。     

非默认规则线技术下基于多策略的时延驱动层分配算法

层分配作为超大规模集成电路物理设计中的关键环节,在决定布线方案的时延起到非常重要作用.为了优化集成电路的时延性能,现有的层分配工作通常注重优化互连时延和通孔数量,但要么未考虑到对线网中时序关键段的分配问题,要么对线网段的时序关键性的表示不够合理,最终使得算法的时延优化不够理想.为此,本文提出一种非默认规则线技术下基于多策略的时延驱动层分配算法,主要包含4种关键策略:(1)提出轨道数感知的层选择策略,增强层分配器为线网段选择合适布线层的能力;(2)提出多指标驱动的初始线网排序策略,综合考虑线长、信号接收器数和可布线轨道资源等多个指标为线网确定层分配优先级,从而获得高质量的初始层分配结果;(3)提出线网段调整策略,通过重绕线网,将时序关键段调整至上层布线层,优化线网时延;(4)提出线网段时延优化策略,对存在溢出线网进行拆线重绕,从而可同时优化时延和溢出数.实验结果表明,本文提出的算法相比于现有的层分配算法能够在时延和通孔数两个指标上均取得最佳,并且保证不产生溢出.     

求解VLSI 电路划分问题的混合粒子群优化算法

电路划分是VLSI物理设计过程中的一个关键阶段.该问题本质上是一个NP困难的组合优化问题.针对该问题,提出了一种带FM策略的混合粒子群优化算法.引入遗传算法的两点交叉算子和随机两点交换变异算子,保证了粒子在位置更新后依然可行;为了提高算法的局部搜索能力,将具有较强局部搜索能力的FM策略融入算法的位置更新;设计了种群多样性变异策略,提高了种群多样性,避免了易陷入局部最优的缺陷.对ISCAS89标准测试电路的仿真实验结果表明,所构造的算法是有效的.     

无线传感器网络中带并行联盟的动态任务分配算法

针对无线传感器网络负载的动态变化等特性,提出传感器网络并行联盟的概念,设计基于离散粒子群优化的并行联盟生成算法及上限约束算法,将网络的若干任务并行地分配给若干合适的联盟结构;同时,实时地跟踪网络的运行并做出调整.该算法很好地处理了复杂或实时的网络应用,并有效地提高了资源的利用率.仿真实验验证了该算法的有效性,从一定程度上延长了网络的生命期.     

基于图模型的中文文档分类研究

信息处理领域中，现有的各种文本分类算法大都基于向量空间模型，而向量空间模型却不能够有效地表达文档的结构信息，从而使得它还不能充分地表达文档的语义信息．为了更有效地表达文档的语义信息，本文首先提出了一种新的文档表示模型一图模型，即通过带权标号图表达文档的特征词条及其位置关联信息，在此基础上本文继而提出了一种新的文档相似性度量标准，并用于中文文本的分类．实验结果表明，基于图模型的这种文档表示方式是有效的和可行的．     

棒材连轧生产工艺最佳轧制节奏控制的研究

棒材厂投产后，随着设备的逐渐稳定，作业率在不断提高。但是仍有一个比较大的问题制约着棒材生产，那就是轧制节奏的问题。通过对加热炉、主轧线控制系统及相关设备的改进，实现了自动上钢、自动出钢，使出钢节奏与轧制节奏相吻合并达到了最佳匹配，缩短了间隙时间，减少TSL废，降低了工艺热停机时间，提高了机时产量，保证了生产的顺行。     

减少供用电安全中的常见故障

现代社会对电力供应的可靠性要求越来越高,电力安全工业的地位比以往任何时候都更加重要。电能在工业、农业、国防、科研和人民生活中,以及在国民经济的其他各个部门中,将愈来愈广泛的应用,它能大大地提高劳动生产率,改善劳动条件,又能提高人们的物质生活和文化生活水平。但是在电力为人类造福的同时如果对电力的控制和使用不当,将会带来灾害,这些灾害即给人们带来不幸和痛苦,也给国家造成经济上的重大损失,所以,必须高度重视供用电安全问题。     

考虑布线资源松弛的X结构Steiner最小树算法

为了进一步考虑X结构,并充分利用障碍内可用布线资源,文中提出考虑布线资源松弛的X结构Steiner最小树算法.为了能够求解离散问题,在粒子的更新操作中引入交叉算子和变异算子.通过构建查找表,为整个算法流程提供快速的信息查询.提出角点选取策略,通过引入一些障碍角点,使粒子满足约束.最后构建精炼策略,进一步提高最终布线树的质量.实验表明,文中算法充分利用障碍内可用布线资源,有效缩短总布线长度,取得较佳的总布线长度.     

基于边密度聚类的重叠社区发现算法

基于边聚类的社区发现算法以边为聚类对象,自然发现重叠社区,但也存在生成的社区集边界归属模糊、社区结构过度重叠等问题.基于此种情况,文中提出基于边密度聚类的重叠社区发现算法.首先,以边为研究对象,通过密度聚类检测连接紧密的核心边社区.然后,根据边界边归属策略将边界边划分到离它最近的核心边社区.针对孤立边,提出基于边的度与边的社区归属的孤立边处理策略,进一步处理未划分的孤立边,避免社区结构过度重叠的问题.最后,将边社区还原为节点社区,实现重叠社区的发现.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,文中算法可以快速准确地检测复杂网络中的重叠社区.