树状结构在数据流求均值中的应用

数据采集过程中,随着数据的增加,数据的平均值持续发生变化。为了研究平均值的变化过程,分析平均值序列的计算方法是有必要的。传统的方法是使用线性顺序存储方式计算均值序列,总的时间复杂度高达O(n2)。提出利用树状结构存储方法求取均值序列,并介绍其实现方法,该方法时间复杂度大大降低,仅为O(n*lnn)。

基于HASH表的二叉树结构在网络处理器系统中的应用

提出将基于HASH表的二叉排序树结构应用于高速网络数据包流的动态存储和检测,提高查找效率.以所研制原型网路处理器系统的IP分片重组、流缓存和TCP会话重组等经典模块为实例,分别给出了方案选择、理论分析和测试结果,并对具体实现进行了深入讨论.指出该结构对入侵检测、状态防火墙和流量监测等网络安全系统的构建更具借鉴价值.

基于离散监督哈希算法的非结构化网络数据库在线检索方法

受非结构化网络数据关联性弱、数据收敛特性差的影响,对相关数据库进行检索时,检索精度难以得到保障,为此,提出基于离散监督哈希算法的非结构化网络数据库在线检索方法研究。首先,基于离散监督哈希算法将非结构化网络数据样本的显式语义标签利用相应的二进制码进行表示,并借助拉格朗日乘子对其进行离散化处理,使得哈希函数对于学习非结构化网络数据显式语义关联快速收敛。然后,按照相同的方式对所有数据及查询请求进行编码。最后,将与查询请求哈希编码匹配程度最高的数据作为优先检索输出结果。在测试结果中,设计检索方法在图像查询文本指令,以及文本查询图像指令下的检索平均精度均值始终稳定在较高水平,且检索时间最高仅为7 s,具有实用性。

A Physical Layer Network Coding Based Tag Anti-Collision Algorithm for RFID System

In RFID(Radio Frequency IDentification)system,when multiple tags are in the operating range of one reader and send their information to the reader simultaneously,the signals of these tags are superimposed in the air,which results in a collision and leads to the degrading of tags identifying efficiency.To improve the multiple tags’identifying efficiency due to collision,a physical layer network coding based binary search tree algorithm(PNBA)is proposed in this paper.PNBA pushes the conflicting signal information of multiple tags into a stack,which is discarded by the traditional anti-collision algorithm.In addition,physical layer network coding is exploited by PNBA to obtain unread tag information through the decoding operation of physical layer network coding using the conflicting information in the stack.Therefore,PNBA reduces the number of interactions between reader and tags,and improves the tags identification efficiency.Theoretical analysis and simulation results using MATLAB demonstrate that PNBA reduces the number of readings,and improve RFID identification efficiency.Especially,when the number of tags to be identified is 100,the average needed reading number of PNBA is 83%lower than the basic binary search tree algorithm,43%lower than reverse binary search tree algorithm,and its reading efficiency reaches 0.93.

二叉树CreateBTree算法的改进

在分析二叉树的 Create BTree算法的基础上 ,利用线性探测再散列方法对 Create B-Tree算法的中序遍历序列进行预处理来改进 Create BTree算法 ,使得改进后的 Create BTree算法在最差情况下 ,时间复杂度由 O(N 2 )降为 O(N )。

基于折半查找算法的多层螺旋CT设备故障查找

多层螺旋电子计算机断层扫描设备在医学领域中较为普及,设备复杂的结构与较高的集成度给故障查找与维修带来了较大难度。为降低维修人员工作强度,准确查找设备故障问题,提高故障诊断效率,提出了折半查找算法。根据设备故障性质划分类别,制定用于算法查找的故障类别表。依据两故障点间的欧几里得距离,建立设备故障二维查找问题的数学模型,采用折半查找算法,求解设备故障的二维查找问题。利用连续两元素间差值的最大值上界,优化折半查找算法,在二维查找问题模型中添加故障点权重,最小化目标函数的故障点坐标,得到算法的中间元素,采用优化算法从剩余的强关联性元素序数列中查找目标元素。根据折半查找算法对设备故障的查找结果,可以对设备的不同故障类型,采取有针对性的维修手段,提高治疗水平与诊断效率。通过故障查找仿真分析,进一步说明该方法在快速、准确查找到设备故障的同时,大幅减少检测与维修成本。

5G路测仪信令合成算法的研究与实现

针对5G移动通信网络中海量用户数据流量增长,及多样化的业务应用场景需求,传统的LTE信令监测技术已经无法应用于5G新型网络架构。基于以上提出一种适用于5G路测仪的信令监测系统架构,并详细介绍信令监测系统中各模块的具体功能。重点分析5G网络中信令合成的原理及算法,在传统哈希信令合成算法基础上,提出一种基于平衡二叉树的动态哈希查找算法,利用树形结构以减少传统算法在哈希表中搜索数据所消耗的时间,从而快速处理哈希冲突,提高CDR合成的实时性。实验结果表明,改进的哈希信令合成算法可以有效解决CDR合成效率低下、平均遍历时间复杂度高等问题,同时可降低内存空间的资源浪费。

基于供求融合的计量物资智能调度匹配路径优化研究

为解决电力计量物资供应链配送供应环节中,车货匹配与路径规划不科学不合理等,需进一步优化调度路径、降低物流运输成本、提高运作效率。基于供应与需求融合的角度,提出了电力计量物资供应链智能调度算法。主要对路径优化方面使用遗传算法对混合粒子群算法进行优化,结合交叉运行和变异运算,对最佳适应度粒子求解,提高运算效率,降低局部最优解几率,获得最佳配送路径。应用启发式正交二叉树搜索算法用于计量物资车辆的合理配备,最终从最优配送调度路径和最优装车方案相结合,形成基于实际调度物资需求的电网供应物资组合智能调度算法。通过与经典的调度算法比对实验证明,提出的算法在行车路径、派车数量以及装载效率3方面均有大幅提升,具有一定的研究与推广应用价值。

现场总线智能从站通信协议数据表查找方案探讨

工业生产数字化、智能化的发展,给嵌入式工业设备带来更多的需求。原来只负责传输脉冲式指令反馈的现场总线,承载了大数据实时反馈,多线程事件同步、时序型应用数据交互等复杂功能,增加了现场总线应用协议的复杂度。在严格的实时性要求、有限的运算资源下,总线协议数据的处理方式成为关键,文章以协议数据中经常涉及的数据表查找方式的优化为研究对象,在TI Code Composer Studio通过XDS110仿真器连接TMS28388D开发环境下,分别利用树形查找、目录查找、散列查找和二分查找算法对通信协议数据表中的目标数据进行查找,并用时间复杂度对4种查找算法的性能作了对比,最终确定了二分查找和散列查找是诸多算法中的理想选择。

基于分布式存储的水务大数据监管方法研究

智慧水务大数据平台的数据来源于底层传感器设备。在实际场景中,数据侧部署量化采集终端实现传感器数据的批量收集,但该方式存在内部泄露或网络攻击等安全隐患导致数据篡改风险。因此,如何确保数据不被篡改及篡改行为的及时感知是水务大数据信息安全采集领域待解决的重要问题。基于上述原因,本文提出了一种基于分布式存储的水务大数据监管方法。该方法通过轻量化采集终端将传感器设备的采集数据构建成哈希树。以智慧水务大数据平台私钥用于哈希树签名,将签名等信息存储于网络内所有节点,实现分布式存储,并且所有节点共同维系一个账本,账本内每批次数据打包形成链式架构。同时,由于账本存储了哈希树,通过比对哈希树与采集数据的哈希集合,从而验证数据的真实性,及时发现数据篡改行为,定位数据篡改内容。

一种高效的中文电子词表数据结构

在分析中文字编码体系、中文词一些特点的基础上，文中提出了一种新的中文电子词表数据结构，并讨论了利用首字Ｈａｓｈ 加二分查找的数据查找算法以及相关的数据更新、删除和插入算法． 理论分析和试验结果表明。

顺序存储的满二叉树中序遍历的非递归算法

从中序遍历的定义出发以及满二叉树的自身特点出发,得出了关于顺序存储的满二叉树中序遍历的性质.从而推导出一种全新的、逻辑结构非常清晰的、与递归解完全等效的非递归、不需使用堆栈的算法,以及该算法在其他问题上的应用和推广.

一种新颖的自适应多叉树防碰撞算法的研究

在改进型自适应多叉数防碰撞算法(IAMS)基础上,提出了一种新颖的自适应算法。该算法根据碰撞位数来自适应地选择搜索方式。当阅读器检测到两个碰撞位时,对最高碰撞位置"0"和置"1"来进行二叉树搜索;当碰撞位数大于2时,记录最高最低碰撞位,设置最高最低碰撞位的比特数,采用四叉树搜索方式。在matlab平台上,对3种算法进行了对比仿真实验。仿真结果与分析表明,与后退式二进制搜索算法和IAMS相比,该算法在搜索次数上平均减少了46.7%,31.52%,吞吐量平均提高了85.8%,24.22%,传输数据量平均减少了85.3%,82.54%。

一种改进二进制防碰撞算法研究

为了克服普通二进制算法交互次数多、通信数据量大的缺点,提出了一种改进二进制防碰撞算法。新算法首先进行信息预处理,识别过程中只处理冲突位,并以待识别标签为叶子节点反向构建识别树,在叶子节点的父层实现标签识别。其在碰撞位连续或间断情况下均可有效认读标签。尤其当冲突标签数量较多而碰撞位明显小于标签长度时,其在交互次数、通信数据量和识别效率上均表现出较明显的优势。模拟仿真、理论分析和算法实例验证了新算法的可行性、实用性和高效性。

基于多叉树搜索算法改进的RFID防碰撞算法

多标签碰撞问题严重影响了RFID系统的性能。为了更好地解决这一问题,提出了基于多叉树搜索的防碰撞算法。该算法根据碰撞位的不同来动态选择二叉树搜索和四叉树搜索,并引用堆栈存储查询命令以避免重复搜索和冗余搜索,使得在大批量标签的情况下,系统吞吐率大幅度提高。

井下人员定位系统读卡器存储算法分析与测试

从查找时间与存储容量2个方面分析了适用于井下人员定位系统读卡器的3种存储算法,即链式存储算法、哈希表存储算法和哈希二叉树存储算法,给出了该3种不同存储算法的使用效率与应用场合。测试结果表明,链式存储算法查找时间呈线性增长,哈希表存储算法明显优越于链式存储算法,如果测试数据增多,其优越性会更明显;当数据量较大时,哈希搜索二叉树存储算法又明显优于哈希表存储算法,当人数达到行业所要求的8 000人以上时,选择哈希搜索二叉树存储算法更为合理。

多时隙的二进制搜索防冲突算法

针对RFID系统的标签冲突问题,文章在二进制搜索树算法和Aloha算法的基础上,提出了一种新颖的算法,在二进制树的每个节点处动态地估计标签的数量,根据标签的数量使用相应的时隙数;进一步对算法的性能进行了理论分析,并且通过仿真比较了该算法与二进制搜索树算法的性能,结果证明该算法能够有效地节约能量。

基于宽度优先搜索的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法对初始值敏感、中心点随机选择以及聚类精度不够高等缺点,在粒计算有效初始化的基础上,提出中心点宽度优先搜索策略。首先,利用粒计算初始化获取K个有效粒子,遴选该K个粒子所对应的K个中心点作为K个初始中心点;然后,根据对象间的相似性分别对K个粒子中的对象建立以中心点为根节点的相似对象二叉树,通过宽度优先搜索遍历二叉树迭代出最优中心点,同时采用簇间距离和簇内距离优化准则函数。实验结果表明,所提算法在UCI中Iris和Wine标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时保证了算法聚类准确率。

基于射频识别技术的多目标识别防碰撞算法

分析多目标碰撞产生的原因,介绍现有多目标防碰撞算法及相应的改进算法,提出了一种快速的二进制搜索算法,通过对碰撞位进行分组的方式减少查询次数,更好地解决多目标识别产生碰撞的问题。仿真结果表明,此算法的性能较其他二进制树防碰撞算法有比较明显的提高。

熵选择多重二进制编码

为了解决查询高维浮点型数据的近邻点需要计算代价昂贵的欧式距离,内存占用率较高的问题,将高维浮点型数据通过哈希映射函数映射为低维二进制编码,并保证同一样本点在两种空间内的归一化距离满足相似性。从而在实现近邻检索任务时,可使用代价较低的汉明距离替换欧式距离,达到降低检索复杂度的目的。为保证由哈希函数生成的二进制编码具有较优的近邻检索性能,本文首先基于查找机制得到数据集适应空间分布特性的二进制标签,然后利用SVM算法得到二进制标签的分类平面,并选择其中具有最大熵值的平面函数作为最终的哈希映射函数。为了进一步提高近邻检索性能,在训练阶段,初始化多种不同的编码中心点用以生成多重二进制标签,并得到与此相应的多重哈希函数和多重二进制编码。在检索过程中,建立了基于多重二进制编码的近邻检索体系,返回具有较小平均汉明距离的样本点作为最终检索结果。实验结果表明:与其他现存优秀算法相比,本文算法可以快速、有效地将浮点型数据转化为二进制编码,而且基于这些二进制编码的近邻检索性能较优。