针对无线传感网络在实际应用中网络能耗不均匀、传感器节点容易失效以及网络生命周期短的问题,提出一种基于聚类树的负载平衡算法(load balancing algorithm based on cluster tree, LBACT)。基于聚类树将网络中的节点划分为多层结构,...针对无线传感网络在实际应用中网络能耗不均匀、传感器节点容易失效以及网络生命周期短的问题,提出一种基于聚类树的负载平衡算法(load balancing algorithm based on cluster tree, LBACT)。基于聚类树将网络中的节点划分为多层结构,通过立即转发机制降低聚类树的高度;使用平衡算法对构造的聚类树进行多轮次负载平衡,在汇聚节点的控制下,通过每个节点多次运行负载平衡算法,使网络中的节点负载平衡。仿真结果表明,相比LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)和CBSHA(component based self-healing approach),提出的算法能够有效均衡节点能耗,延长网络的稳定期、生命周期,提高网络的吞吐量。展开更多
累计局部离群因子(cumulative local outlier factor,C_LOF)算法能有效解决数据流中的概念漂移问题和克服离群点检测中的伪装问题,但在处理高维数据时,时间复杂度较高。为有效解决时间复杂度高的问题,提出一种基于投影索引近邻的累计局...累计局部离群因子(cumulative local outlier factor,C_LOF)算法能有效解决数据流中的概念漂移问题和克服离群点检测中的伪装问题,但在处理高维数据时,时间复杂度较高。为有效解决时间复杂度高的问题,提出一种基于投影索引近邻的累计局部离群因子(cumulative local outlier factor based projection indexed nearest neighbor,PINN_C_LOF)算法。使用滑动窗口维护活跃数据点,在新数据到达和旧数据过期时,引入投影索引近邻(projection indexed nearest neighbor,PINN)方法,增量更新窗口中受影响数据点的近邻。实验结果表明,PINN_C_LOF算法在检测高维流数据离群值时,在保持检测精确度的前提下,其时间复杂度较C_LOF算法明显降低。展开更多
文摘针对无线传感网络在实际应用中网络能耗不均匀、传感器节点容易失效以及网络生命周期短的问题,提出一种基于聚类树的负载平衡算法(load balancing algorithm based on cluster tree, LBACT)。基于聚类树将网络中的节点划分为多层结构,通过立即转发机制降低聚类树的高度;使用平衡算法对构造的聚类树进行多轮次负载平衡,在汇聚节点的控制下,通过每个节点多次运行负载平衡算法,使网络中的节点负载平衡。仿真结果表明,相比LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)和CBSHA(component based self-healing approach),提出的算法能够有效均衡节点能耗,延长网络的稳定期、生命周期,提高网络的吞吐量。
文摘累计局部离群因子(cumulative local outlier factor,C_LOF)算法能有效解决数据流中的概念漂移问题和克服离群点检测中的伪装问题,但在处理高维数据时,时间复杂度较高。为有效解决时间复杂度高的问题,提出一种基于投影索引近邻的累计局部离群因子(cumulative local outlier factor based projection indexed nearest neighbor,PINN_C_LOF)算法。使用滑动窗口维护活跃数据点,在新数据到达和旧数据过期时,引入投影索引近邻(projection indexed nearest neighbor,PINN)方法,增量更新窗口中受影响数据点的近邻。实验结果表明,PINN_C_LOF算法在检测高维流数据离群值时,在保持检测精确度的前提下,其时间复杂度较C_LOF算法明显降低。
