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在无线传感器执行器中,执行器节点接收传感器节点传来的信息并执行相应的动作。为了满足执行器节点及时地采取行动,无线传感器执行器网络对时延有严格的限制。构建了一种一般性的分布式融合算法并与集中式融合算法比
隐私保护是数据挖掘中一个重要的研究方向。针对如何在不共享精确数据的条件下,应用k-平均聚类算法从数据中发现有意义知识的问题,提出了一种基于安全多方计算的算法。算法利用半可信第三方参与下的安全求平均值协
通过建立误差模型,分析了测距信息缺失对于定位误差影响的定量关系,提出了一种基于数据推断辅助的分布式定位方法。该方法利用统计推论,得到由于信道限制而缺失的距离信息,以提高定位精度。仿真实验表明,在室内环
Apriori算法是解决频繁项集挖掘最常用的算法之一,但多轮迭代扫描完整数据集的计算方式,严重影响算法效率且难以并行化处理。随着数据规模的持续增大,这一问题日益严重。针对这一问题,提出了一种基于项编码
针对传感器网络节点定位精度低的问题,基于多维标度定位(MDS-MAP)方法,研究了大规模无线传感器网络的分布式定位问题。在分布式MDS-MAP的算法框架下,通过对基本的拼合条件进行分析与扩展,提出了更
针对传统调度算法的不足,在多用户分布式天线系统的下行链路中引入并行调度思想,从而在系统吞吐量和公平性间取得折中。首先将轮询调度算法进行了改进,同时提出一种并行调度算法,每次选择瞬时数据率和平均吞吐量较
针对低信噪比时单接收节点调制识别率低的问题,提出了基于无线传感网的分布式协作调制识别方法,在低信噪比下实现对四种典型调制方式的正确识别。首先利用网络中相互协作的多个传感器节点,从提高性能出发,在节点能
为了提高支持向量机网络SVM进行模拟电路诊断的准确率, 提出了一种基于粒子群PSO算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换, 通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征
比较了当前基于案例推理故障诊断中的几种主流算法,并对这几种算法的有效性进行了实例分析,分析结果表明采用改进的灰色关联度算法进行案例匹配具有较好的分辨率,可以显著区分案例的优先次序。
医学超声成像技术以其实时性、无损性与廉价性等优点被广泛应用于医疗诊断,但由于其固有的斑点噪声和与组织相关的纹理特性使得医学超声图像的分割一直是一个难题。模糊C均值聚类算法(FCM)具有较强的抗噪声能力
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