基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位

无线传感器网络的节点定位实际上是解决测量距离和测距误差的多维约束优化问题。针对最小二乘方法对测距误差敏感的不足,提出一种基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位算法。该算法利用全局和局部寻优能力强的布谷鸟算法求解定位过程中的多维约束优化问题;通过设定相应的约束适应度函数来减小定位过程的搜索范围,加快了收敛速度,能够快速地确定未知节点的位置。仿真结果表明:相较于粒子群算法和最小二乘算法,该算法能有效地抑制测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度,具备很好的实用性。

基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法

个性化推荐系统中使用最广泛的算法是协同过滤算法,针对该算法存在的数据稀疏和扩展性差问题,提出了一种基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法。该算法首先基于聚类技术根据用户评分信息将具有相同兴趣的用户聚为一类,并建立基于用户兴趣相近的邻居集合。为了提高兴趣相似度计算的准确性,采用了修正余弦计算公式来消除评分标准的差异问题。然后,引入信任机制,通过定义直接信任、间接信任、传递路径和计算方法来度量社交网络用户之间隐含的信任值,将社交网络转换为信任网络,依据信任程度来创建基于社交信任的邻居集合。通过加权的方式将基于两种邻居集合的预测值融合起来为用户产生项目的推荐。在Douban数据集上进行仿真实验,确定了最优的协调因子值和分类数值,并与基于用户的协同过滤算法和基于信任的推荐算法进行对比,实验结果表明,所提算法的平均绝对误差(MAE)减少了6.7%,准确率(precision)、覆盖(recall)和F1值分别增加了25%、40%和37%,有效提高了推荐系统的推荐质量。

计算机病毒的正确防御探讨

随着计算机在工作已经生活中进一步广泛的应用,计算机病毒的危害也在与日俱增。如何正确防范计算机病毒是一个长期而艰巨的课题,计算机病毒大部分都采用了反代码分析、欺骗隐身、规避检测以及暴力对抗等先进技术对抗安全软件,反病毒技术与计算机病毒之间的斗争将更加激烈。

浅析高校计算机实验教学的改革

随着信息时代的到来,计算机实验教学已经成为高校教育工作中的重要组成部分。本文从阐述计算机实验教学的涵义出发,分析了目前我国高校计算机实验教学的现状及其存在的相关问题及其原因,最后,针对计算机实验教学改革提出了一些可行的建议、意见及相关策略,以提高高校计算机实验教学的教学质量。