期刊文献+
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
一种高性能数据融合算法在无线传感器网络中的应用 被引量:2
1
作者 蔡宗吟 刘才铭 +1 位作者 刘毅 叶秋冬 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期309-314,共6页
无线传感器网络对信息的安全性和可靠性比较敏感,在数据融合过程中易受到节点生存期短和数据被伪造或篡改等方面的威胁,为了提高融合结果的真实性与可靠性,本文提出一种针对网络路由和节点的优化改进策略,路由方面应用流量分布加权算法... 无线传感器网络对信息的安全性和可靠性比较敏感,在数据融合过程中易受到节点生存期短和数据被伪造或篡改等方面的威胁,为了提高融合结果的真实性与可靠性,本文提出一种针对网络路由和节点的优化改进策略,路由方面应用流量分布加权算法最大化网络的生命周期;节点方面,应用BP神经网络算法融合簇头节点和基站的数据,最后采用信誉度评价机制对网络的整体性能进行分析。实验表明,改进后的融合方法可靠性提高,较大程度减少了数据的冗余度、降低了能量的消耗,提高了整个网络的性能。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据融合 路由算法 BP神经网络 信誉度
在线阅读 下载PDF
基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型研究 被引量:13
2
作者 黄果 许黎 +1 位作者 陈庆利 蒲亦非 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期91-98,共8页
为了在获取更高信噪比的同时更多地保留图像边缘和纹理等细节信息,将分数阶微积分理论和偏微分方程方法有效结合,构建了基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型,并利用分数阶微分掩模算子来实现去噪模型的数值计算。该去噪模型通过引... 为了在获取更高信噪比的同时更多地保留图像边缘和纹理等细节信息,将分数阶微积分理论和偏微分方程方法有效结合,构建了基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型,并利用分数阶微分掩模算子来实现去噪模型的数值计算。该去噪模型通过引入以分数阶梯度模值为参数的边缘停止函数并选择合适的分数阶微分阶次,由此能够在一定程度上解决传统去噪模型存在的不足之处。实验结果表明,基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型较传统的去噪模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像边缘和纹理等细节信息。 展开更多
关键词 分数阶微积分 偏微分方程 分数阶微分掩模 分数阶全变差 图像去噪 信噪比
在线阅读 下载PDF
自适应代价函数的GPS路线决策研究 被引量:1
3
作者 李中华 杨进 +1 位作者 倪明涛 王慧 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第6期114-117,共4页
车载GPS系统最重要的功能就是进行路况分析和路径选择。针对城市道路交错复杂的特点,提出根据路况和用户需求进行路径确定的方法,将路况指标描述为道路网络边权,以用户需要为最小代价函数,结合复杂网络理论和DIJKSTRA算法,确定GPS的最... 车载GPS系统最重要的功能就是进行路况分析和路径选择。针对城市道路交错复杂的特点,提出根据路况和用户需求进行路径确定的方法,将路况指标描述为道路网络边权,以用户需要为最小代价函数,结合复杂网络理论和DIJKSTRA算法,确定GPS的最佳路径判定算法,实现自适应代价函数的GPS最佳路线策略。仿真实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 交通工程 GPS 路径 道路网络 最优算法
在线阅读 下载PDF
一种大规模中文搜索日志的层次聚类方法 被引量:2
4
作者 孙锐 金澎 《科技通报》 北大核心 2012年第8期83-85,共3页
提出一种层次聚类算法,旨在对搜索引擎的查询日志数据进行聚类分析。算法基于搜狗实验室公开的查询日志数据,通过3次划分完成查询文本聚类,每一次划分实现不同程度的降维。相似度参数可根据不同的聚类需求调整,算法可扩展性强。实验结... 提出一种层次聚类算法,旨在对搜索引擎的查询日志数据进行聚类分析。算法基于搜狗实验室公开的查询日志数据,通过3次划分完成查询文本聚类,每一次划分实现不同程度的降维。相似度参数可根据不同的聚类需求调整,算法可扩展性强。实验结果为查询推荐、相关性排序等提供了有力的依据。 展开更多
关键词 搜索引擎 查询日志 层次聚类 聚类分析
在线阅读 下载PDF
基于改进的蚁群算法中文词语自动分类技术研究 被引量:2
5
作者 赖娟 《科技通报》 北大核心 2012年第2期152-154,共3页
研究了中文词自动分类问题。针对传统的蚁群算法中文词语分类精确度低等问题,提出了一种将蚁群算法应用到了中文词语自动分类中。方法建立在首先对大规模语料文本进行统计和计算的基础上,得到词的一元和二元信息,然后采用了蚁群算法对... 研究了中文词自动分类问题。针对传统的蚁群算法中文词语分类精确度低等问题,提出了一种将蚁群算法应用到了中文词语自动分类中。方法建立在首先对大规模语料文本进行统计和计算的基础上,得到词的一元和二元信息,然后采用了蚁群算法对该信息进行词的分类。实验结果表明,提出的算法有效提高了词语分类的精确度。 展开更多
关键词 中文词语分类 蚁群算法 语料文本 互信息
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部