无线传感器网络中一种基于聚合层次聚类的分簇路由算法

针对无线传感器网络中节点连接以及能量受限不足的问题,为了延长网络寿命,提出了一种基于AHC的分簇路由算法(HACCRA)。该算法首先运用AHC对网络节点分簇,接着为簇首选择、簇形成和路径构建分别定义了恰当的决策目标函数,运用能量阈值、提出距离阈值、并且路由过程优先考虑簇首节点之间的一对一连接,有效解决了路由算法中分簇和路由不衔接的问题。仿真结果表明,与JCR、ICR以及DCK-LEACH相比,HACCRA能够更好地实现网络节点的能耗均衡,保证网络数据传输的连接性,从而延长网络寿命。

极值点自适应加权的动态时间规整算法

针对现有动态时间规整(DTW)算法普遍计算量大、时间复杂度高的问题,提出极值点自适应加权的动态时间规整算法(EWDTW)。局部极值的波动可反映序列变化趋势和整体形状特征,在提取局部极值点后按其原有位置分布近似表示原始时间序列,降低原始序列维数。在计算极值序列最佳动态弯曲路径的过程中,基于极值点的相位差、大小、类型等特征量为每个点设置自适应代价权重。利用权重参数调整距离矩阵的加权结构以适应不同特征的数据,并在降低计算复杂度的同时有效改善序列的病态对齐现象。实验结果表明,相比于DTW及其衍生算法,EWDTW算法在15个UCR数据集上的运算效率提升了10倍以上,尤其是在长时间序列和极值点占比低的序列上表现突出,并且对于大部分不同类型的时间序列具有良好度量性能,分类准确率更高。

高效液相色谱法测定香苏理气止痛颗粒剂中橙皮苷的含量

目的:建立测定香苏理气止痛颗粒剂中橙皮苷含量的高效液相色谱法(HPLC)。方法:以十八烷基硅烷键合硅胶(ODS柱)为填充剂,流动相为乙腈-水(18:82),流速(v)=1.0 mL/min,柱温(T)=30℃,在波长(λ)283 nm时检测。结果:橙皮苷浓度为16.3617μg/mL~81.8085μg/mL与峰面积呈线性关系,相关系数r为0.9999,回收率平均值为99.28%。结论:本研究建立的方法操作简便,结果准确,适用于香苏理气止痛颗粒剂的质量研究。

基于信息熵加权的协同聚类改进算法

为了改进协同聚类中计算量较大的问题,提出一种信息熵加权的模糊协同聚类算法。首先引入信息熵来衡量隶属度差异矩阵中包含的不确定性信息,然后根据有效信息量定义相似性距离中的权重,最后通过权重对聚类的贡献实现子集之间的协同聚类。实验结果显示,新算法能充分利用数据子集中蕴涵的相关信息,以较高的计算效率实现更准确的协同聚类。与已有算法相比,新算法能自适应地计算协同关系强度,简化了参数设置和协同函数的复杂计算。

高温超导电缆减压制冷仿真及试验研究

过冷77K液氮循环是保持超导电缆系统稳定的重要前提。为避免循环液氮发生相变,需设计安全性高、成本低、维护便利的低温制冷系统。抽真空减压制冷方式以其节能、环保方面的巨大潜力,是超导电缆制冷系统设计重要技术之一。针对抽真空减压过程中温度变化、气液相状态、液氮消耗问题,本文开展了减压制冷系统设计计算及仿真研究,搭建了减压制冷系统测试装置平台,对减压制冷系统设计方案进行验证,测试结果表明,减压制冷系统实际温度下降速度小于仿真数据,液氮消耗量实测大于仿真值,对于超导电缆减压制冷系统设计具有参考意义。

一种改进的加权模糊核聚类算法

聚类算法对初始值的依赖性较大,通常容易陷入局部最优,很难得到稳定的聚类结果。为改善该问题,本文提出了一种改进的加权模糊核聚类算法,将迭代自组织的数据分析算法(ISODATA)的思想引入到加权模糊核聚类算法(WFKCA)中,利用聚类中心分裂/合并的中间结果来调整初始中心,降低了WFKCA算法收敛于局部最优的可能。改进算法采用特征空间中的计算度量,将单值标准差阈值扩展为标准差阈值向量,并增加了对聚类中心的调整幅度。实验结果显示,该算法在不同结构和维数的数据集上都取得了更稳定的聚类精度。

无线传感器网络中基于能量密度的路由算法

在无线传感器网络中,由于传感器节点分布密度不均衡,造成网络中不同区域的能量资源分布差别很大,使得此能耗分布成为影响网络寿命的主要因素。从能量密度的角度出发,提出基于能量密度和能耗调节的路由算法,选择能量密度高的节点承担更多的通信任务,同时,用调节传输能耗的方法节约能量密度低的节点能耗。模拟结果显示:该算法能改善能耗分布,提高网络寿命和能量利用率。

基于清晰半径的模糊点二次聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法在模糊边界上容易出现划分错误的问题,提出一种对模糊点进行二次处理的改进算法。该算法以各类中的数据分布密度为依据,首先利用清晰点构成超球体中心区域,然后基于中心区域的清晰半径定义一种新的相似性距离,并利用该距离对模糊点的隶属度进行二次计算,重新确定其类别归属。实验结果显示,改进算法能有效纠正分类错误,提高模糊点的清晰度,在密度差异较大的数据集上具有一定的应用潜力。

复杂生物数据集的聚类数自动确定方法

聚类数目是影响聚类效果的关键参数,通常需要人工确定,对于较难获得这一先验知识的复杂生物数据集,聚类分析会因此受到限制。针对这一问题,文章提出一种自动确定最佳聚类数目的方法,该方法利用体现"类内紧凑类间离散"思想的优化聚类算法来执行主要计算,结合目标函数二阶差分的判定准则,通过聚类算法的自学习来确定最佳聚类数。实验结果显示,该方法能在复杂数据集上自动得到合理的聚类数目。

基于新相似度的模糊协同聚类改进算法

提出一种优化传统协同聚类中模糊点类别归属的改进算法,该算法引入基于清晰半径的新相似性距离公式,用超球体中心区域代替传统算法中的类中心,在各子集初始聚类结果的基础上,对容易导致类别归属错误的模糊点重新计算隶属度,得到较为清晰的聚类结果。实验结果显示,改进算法能很大程度地减少边界上的模糊点个数及纠正分类错误,清晰半径的引入还能弱化各子集之间协同系数的差异,使得参数设置更为简单。

矩阵单纯形法的表上计算

对改进单纯形法在教学中的难点进行了分析,将其矩阵描述的求解方法总结为表格形式,使每次迭代中求解新基矩阵的逆矩阵得到简化。通过算例表明该方法更加简单直观,易于学生理解。

小剂量米氮平联合益心舒胶囊治疗脑卒中对抑郁情绪缓解分析

目的探讨60例小剂量米氮平联合益心舒胶囊治疗脑卒中对抑郁情绪缓解分析。方法将2013年4月至2015年4月神经内科治疗的120例脑卒中后抑郁患者随机分为2组,对照组单用小剂量米氮平治疗,观察组采用小剂量米氮平联合益心舒胶囊治疗,2个疗程后比较2组患者抑郁疗效、神经功能、日常生活能力及不良反应。结果观察组治疗有效率93.33%,明显高于对照组的73.33%,差异有统计学意义(P<0.05);观察组治疗后汉密尔顿抑郁量表(HAMD)评分明显低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组神经功能缺损量表(SSS)、简易智能状态量表(MMSE)及日常生活能力量表(BI)指数明显较对照组改善,差异有统计学意义(P<0.05);2组患者从治疗不同时间不良反应量表(TESS)评价比较中,观察组头痛头晕、失眠、口干等发生率明显低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论小剂量米氮平联合益心舒胶囊治疗脑卒中后抑郁效果良好,能有效改善患者情绪,提高神经功能及生活自理能力,不良反应少,具有积极的临床意义。

小剂量米氮平联合益心舒胶囊改善脑卒中后抑郁情绪效果评价

目的观察为脑卒中后抑郁情绪患者联合应用米氮平、益心舒胶囊治疗的实际效果。方法选取2012年10月至2014年12月收治的脑卒中后抑郁情绪患者100例,按随机数字表法将其分成试验组和对照组,每组50例,试验组应用米氮平、益心舒胶囊治疗,对照组应用米氮平治疗,比较2组临床疗效。结果试验组抑郁评分为(23.59±4.56)分,低于对照组的(30.53±4.95)分(P<0.05);试验组抑郁情绪控制总有效率为92.0%,高于对照组的84.0%(P<0.05);试验组日常生活能力评分为(73.15±3.62)分,神经功能缺损评分为(18.12±3.21)分,与对照组的(66.11±4.12)分、(23.10±3.14)分比较,差异有统计学意义(P<0.05);试验组不良反应发生率为0,低于对照组的16.0%(P<0.05)。结论米氮平、益心舒胶囊治疗脑卒中后抑郁情绪患者,疗效满意,安全性佳,值得临床进一步应用、推广。

基于PSO的云计算环境中大数据优化聚类算法

在云计算环境下,对大数据进行优化聚类是实现数据优化访问和挖掘的基础。传统方法采用模糊C均值聚类算法进行云计算中的大数据聚类,易陷入局部极值,产生聚类偏移,效果不佳。提出一种基于优化粒子群(PSO)算法的大数据聚类算法。分析了云计算环境中的大数据结构模型,计算大数据的离散样本频谱特征,实现聚类样本的特征提取和信息模型构建。由于粒子群在搜索过程中经常会陷入局部最优解,采用混沌映射方法,带领粒子逃离局部最优解,设计粒子群优化算法进行特征聚类,达到大数据优化聚类的目的。仿真结果表明,采用该算法进行数据聚类,误分率降低,寻优性能较好,具有较好的应用价值。

基于博弈论能耗均衡的无线传感网络路由算法

为了平衡能量消耗,延长网络寿命,提出基于博弈论能耗均衡的无线传感网络路由算法——EGT-EBGR。EGT-EBGR路由的目的是使节点能耗均衡,进而延长网络寿命。首先,将发送节点的传输范围划分几个转发子区域,然后再结合进化博弈论EGT(Evolutionary Game Theory),从平衡负载角度,从转发子区域内选择一个转发子区域,再利用贪婪算法从此转发子区域内选择一个节点作为下一跳的转发节点。通过进化博弈论和贪婪算法GA(Greedy Algorithm)平衡负载,缩短传输距离,有效地降低地能量消耗速度,进而延长网络寿命。仿真数据表明,提出的EGTEBGR协议能够有效地平衡能量消耗,扩延了网络寿命。

小剂量米氮平联合益心舒胶囊对脑卒中后抑郁患者血清细胞因子的影响

目的观察小剂量米氮平联合益心舒胶囊治疗脑卒中后抑郁(PSD)对患者血清细胞因子的影响。方法将206例PSD患者随机分为观察组和对照组各103例。观察组给予小剂量米氮平联合益心舒胶囊治疗,对照组单纯给予益心舒胶囊治疗。治疗后比较2组患者的临床疗效,治疗前后比较2组患者血清细胞因子水平的变化,包括血清白细胞介素-1β(IL-1β)、白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)。结果治疗后观察组患者的治疗总有效率为93.2%高于对照组的78.6%;治疗后2组患者的IL-1β、IL-6、TNF-α水平均低于治疗前,且观察组低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论小剂量米氮平联合益心舒胶囊治疗PSD效果较好,可显著降低血清细胞因子水平,可推广应用。

基于相似性度量的无线网络数据传输信道优化

在无线网络数据传输和通信过程中,由于网间路由的损伤和通信码元之间的码间干扰,导致数据传输信道失衡,需要对无线网络数据传输信道进行抗干扰滤波和均衡设计,实现无线网络数据的高保真性传输。传统方法采用复合链路相干均衡算法进行无线网络数据传输信道优化,随着通信信道载波数量的增长,导致信道均衡稳定性不好。提出一种基于数据通信码元相似性度量的无线网络数据传输信道优化算法,通过构建无线网络系统模型和信道模型,对无线网络的数据信息进行码元相似性度量和特征提取,以此为基础采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰算法改进,实现对无线网络的数据传输信道优化和均衡设计,提高数据通信码的保真性传输能力。仿真结果表明,采用该算法能有效实现无线网络数据传输信道优化构建,信道的均衡性能和抗干扰性能较好,降低了数据传输的误比特率。

无线传感器网络中密度路由算法的改进研究

利用邻居节点之间的能量相关性来反映局部区域的能量可用状况,在基于节点密度的路由算法(DBR)采用潜在能量的基础上,进一步研究降低路由能耗的问题,引入了剩余跳数来反映节点的实际传输能力,用一组体现综合影响的度量参数建立了最优路由节点集的选择模型。模拟结果显示,该算法能通过降低路由能耗实现更优的网络性能。

小剂量米氮平联合益心舒胶囊在脑卒中后抑郁治疗中的应用

目的观察小剂量米氮平联合益心舒胶囊在脑卒中后抑郁治疗中的应用效果。方法将206例脑卒中后抑郁患者随机分为观察组和对照组各103例。观察组给予小剂量米氮平联合益心舒治疗,对照组单纯给予益心舒胶囊治疗。治疗前后比较2组患者的汉密尔顿抑郁量表(HAMD)和日常生活能力(BI)评分。结果治疗后2组患者的HAMD评分均低于治疗前,BI评分均高于治疗前,且观察组变化幅度大于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论小剂量米氮平联合益心舒胶囊治疗脑卒中后抑郁疗效较好,可显著改善抑郁症状,提高患者的日常生活能力,具有临床推广价值。

改进微分进化算法的半监督模糊聚类

通过对已标示和未标示数据的学习和分类,提出一种改进微分进化算法的半监督模糊聚类。先从大量的数据中选取一小部分进行标记,然后利用标记数据来指导进化过程,实现对未标记数据的分类。通过参考粒子群算法惯性权重思想,引入惯性加权系数,在计算初期能够维持个体的多样性,后期能够加快算法的收敛速度,有效提高了算法的性能。遥感图像数据实验结果显示该方法可以提高分类精度。