基于距离的分布式无线传感器网络定位算法

针对水下无线传感器节点的定位问题进行研究,提出了一种可实现网络规模升级的分布式无信标节点的自定位算法。该定位算法无须额外的硬件支持,仅采用节点间的距离信息建立相对坐标系,确定各节点的相对位置。详细介绍了该算法的实现过程,通过仿真讨论了求精过程、通信半径等对定位误差的影响,并验证了该算法的合理性。为目标跟踪、地理路由、网络管理等系统功能提供了有力的技术支持。

基于距离的关联规则挖掘算法研究

提出了基于距离的关联规则算法的几点改进:在聚类部分,改用CADD算法对全部属性聚类,使得聚类结果更好,并且减少了规则的判定条件;在关联度参数D0的设置问题上,提出了用投影簇半径值作为其参考值的思想,以减少设置的盲目性.实验结果表明,改进的算法能更有效地挖掘基于距离的关联规则.

基于距离的分布式RFID数据流孤立点检测

RFID技术已广泛应用于实时监控、对象标识及跟踪等领域,及时发现被监控标签对象的异常状态显得十分重要.然而,由于无线通信技术的不可靠性及环境因素影响,RFID阅读器收集到的数据常常包含噪声.针对分布式RFID数据流的海量、易变、不可靠及分布等特点,提出了基于距离的局部流孤立点检测算法LSOD和基于近似估计的全局流孤立点检测算法GSOD.LSOD需要维护数据流结构CSL来识别安全内点,然后运用安全内点的特性来节省流数据的存储空间和查询时间.根据基于距离的孤立点定义,在中心节点上的全局孤立点是位于每个分布节点上孤立点集合的子集.GSOD采用抽样方法进行全局孤立点近似估计,以减少中心节点的通信量及计算负荷.实验表明,所给出的算法具有运行时间短、占用内存小、准确率高等特点.

基于距离最大熵值的蛋白质结构域边界检测系统

首次将蛋白质结构域边界检测问题归结为非平衡数据学习问题,提出一种新的欠采样方法,即在支持向量机特征空间中对与正类样本具有距离最大熵值的负类样本进行采样.以经过筛选的蛋白质结构域数据库作为实验数据,支持向量机学习系统的平均预测准确率可达80%,同时具有较高的敏感性和特异性.

基于距离的开采区域规整性测度及其几点性质

基于距离的开采区域规整性测度是评价露天矿开采区域连续规整程度的一种指标,将其加入到一般的露天矿生产调度模型当中,可获得现实可行的露天矿生产调度方案。用定理的方式证明了这种开采区域规整性测度具有3点性质,即方形优先性、可平移性和可旋转性,从而从另一个角度证明了它的合理性,并为它的应用奠定了数理基础。

基于距离和的数据挖掘技术在中考成绩处理中的应用

数据挖掘技术为海量数据处理提供了新的数据处理方法,并也为检测考生成绩信息的真实性提供了新的途径。根据基于距离和的数据挖掘技术的处理方法,提出了针对中考考生成绩信息进行异常成绩的检测方法,以提高成绩检测的真实性与准确性。

度量空间中基于距离孤立点的快速挖掘

将数据点的k最近邻(k-NN)距离作为孤立程度指标能够有效地发现数据集中的孤立点,但是基本算法需要O(N2)次数据点间的距离计算,不适用于大数据集.为此提出了一种利用度量空间中三角不等式的快速挖掘算法———提前修剪(ADVP).ADVP利用每次k-NN查询中保存的近邻点到被查询点的距离计算出近邻点的孤立程度上界.孤立程度上界小于已发现最弱孤立点的孤立程度的数据点可被修剪而无须进行k-NN查询.基于抽样方法优化了搜索次序以提高修剪效果.同时将ADVP自然地扩展为增量式算法.在标准大数据集上的实验结果表明,ADVP和现有算法相比明显节省了计算开销,具有更好的伸缩性;增量式ADVP能够有效地处理新增数据.

基于距离权重的无线指纹定位方法

无线信号RSSI是室内定位中被广泛应用的一种参考信息。但由于室内环境中无线多径的影响,接收机RSSI值会大范围波动,并造成室内定位信息的较大误差。实验数据分析表明,RSSI值的方差可随着RSSI均值进行改变。基于此观测结果,文中提出了基于距离权重的指纹算法,基于不同的RSSI方差赋予RSSI测量值不同的权重,可全面提高定位精度。仿真与实测表明,文中所提出的算法可明显改善定位精度,平均定位误差改善幅度在典型的室内环境中可达0.8米至2米。

Ad Hoc网络中基于距离的动态概率广播协议

近几年,对Ad Hoc网络的研究已经成为一个研究热点。基于距离的动态概率算法是在概率算法和距离算法的基础上,根据Ad Hoc网络中节点间的距离动态地调整转发概率。给出了NS-2下的仿真结果,从中可以看出,基于距离的动态概率算法比概率算法和距离算法具有更好的性能。

基于距离逼近的G^1连续Hermite插值

文章提出了一种基于距离逼近的切向量,利用这些切向量建立分片三次Hermite样条的边界条件,同时每段添加一个控制曲线松紧的张量参数,可以对曲线进行局部修改;给出了该曲线C2连续的条件,并给出插值函数保凸的充分必要条件及曲线的逼近误差;通过实例把Cardinal方法和本文方法作了比较。

基于距离分析蓝牙散射网间干扰的新方法

在蓝牙散射网中,由于多个蓝牙微微网共存,导致信息传输的冲突问题越来越严重。基于网络间距离对蓝牙信息包在网络中传输进行了建模,从而研究多蓝牙微微网共存时的干扰问题。早期研究方法没有考虑网络间的距离,基于网络间距离对此问题进行了深入分析,通过大量仿真,得出新的蓝牙微微网间的干扰分析公式,进而得出新的网络误包率和网络吞吐量等系统参数的变化规律。

数据流环境下基于距离的离群点检测算法

面向滑动窗口的连续离群点检测问题是数据流管理领域中的重要问题.该问题在信用卡欺诈检测、网络入侵防御,地质灾害预警等诸多领域发挥着重要作用.现有算法大多需要利用范围查询判断对象之间的位置关系,而范围查询的查询代价大,无法满足实时性要求.本文提出基于滑动窗口模型下的查询处理框架GBEH(grid-based excepted heap).首先,它以网格为基础构建索引GQBI(grid queue based index)管理数据流.该索引一方面维护数据流之间的位置关系,另一方面利用队列维护数据流的时序关系.其次,GBEH提出离群点检测算法PBH(priority based heap).该算法利用查询范围与网格单元格的相交面积计算该单元格中包含于查询范围对象数目的数学期望,并以此为基础构建基于小顶堆执行范围查询,从而有效降低范围查询代价,实现高效检测.理论分析和实验验证GBEH的高效性和稳定性.

基于距离的无人机编队路径跟踪控制

针对复杂通信环境下无人机编队跟踪控制问题,提出了基于距离的无人机编队路径跟踪容错控制方法。基于刚性图编队控制框架,引入距离误差,实现编队控制,并针对无人机编队生成的收敛速度问题,引入预设性能技术,以指定跟踪性能生成无人机编队。针对无人机执行器可能出现的故障,利用自适应滑模容错控制技术,实现具有容错性能的编队控制。考虑无人机在飞行环境中遇到的不确定扰动和模型自身存在的未建模动态,引入神经网络控制器,提高控制算法的抗干扰能力。最后,基于Lyapunov理论证明了所设计编队控制系统的稳定性,仿真验证了控制方法的有效性。

基于PCA特征提取和距离哈希K近邻分类的人脸表情识别

使用PCA降维,提取人脸表情特征,并结合基于距离的哈希K近邻分类算法进行人脸表情识别。首先使用类Haar特征和AdaBoost算法进行人脸检测,并对人脸图像进行预处理;接着使用PCA提取人脸表情特征,并将特征加入到哈希表;最后使用K近邻分类算法进行人脸表情的识别。将特征库重构为哈希表后,很大地提高了识别效率。

基于距离的数据流离群点快速检测

提出了快速的基于距离的数据流离群点检测算法。该算法使用滑动窗口模型处理数据流,并利用向量内积不等式进行剪枝,在保证正确性的前提下,显著的提高了执行效率。实验表明,该算法是有效可行的。

基于MapReduce与距离的离群数据并行挖掘算法

数据挖掘技术是解决数据丰富而知识贫乏的有效途径,离群数据挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一,己广泛应用于网络入侵检测,信用卡诈骗,垃圾邮件的分析和基因突变分析等领域.在高维海量数据中,由于数据量大和维度高,严重影响了离群数据挖掘的精度和效率.本文在KNN基础上,通过定义"解集"的概念,在MapReduce编程环境下,实现了一种基于距离的离群数据挖掘算法.分别采用人工数据集和UCI数据集,实验验证了该算法在不同条件下,参数对算法性能的影响.

无线传感器网路节点定位技术的研究进展

介绍了无线传感器网络定位算法性能的评价标准、定位算法的分类、节点定位算法的研究进展;详细讨论了基于距离相关和距离无关的几种典型定位算法的优缺点;指出了目前的定位算法存在的一些问题和研究趋势.

陕北黄土丘陵区撂荒群落土壤养分与地上生物量空间异质性

应用地统计学方法，研究了群落尺度上陕北黄土丘陵区不同演替阶段猪毛蒿、长芒草和达乌里胡枝子3种撂荒群落土壤全氮、全磷和地上生物量的空间异质性。利用基于距离矩阵的Mantel偏相关方法分析了群落地上生物量与土壤全氮、全磷在不同尺度上的相互关系，分析了土壤全氮、全磷及群落自身的空间过程对群落地上生物量空间分布的解释程度。结果表明：（1）猪毛蒿、长芒草和达乌里胡枝子3种群落土壤全氮含量空间自相关性较差，而全磷自相关性较好，不同深度的土壤全氮含量其空间异质性大小也有所差别。3种群落0—20cm全氮的空间变异性大小为：达乌里胡枝子〉长芒草〉猪毛蒿群落；20—40cm为：长芒草〉达乌里胡枝子〉猪毛蒿群落。即土壤表层全氮含量为撂荒年限越长空间变异性越大，而亚表层全氮含量则是演替中期空间异质性较大，演替前后期较小。3种群落0—20cm、20—40cm全磷含量也是演替中期空间异质性较大，而前后期较小。（2）3种群落地上生物量空间自相关性以长芒草群落为最小，并且空间异质性大小为猪毛蒿〉达乌里胡枝子〉长芒草群落；猪毛蒿群落地上生物量与土壤全氮在小尺度上（0．71m）为显著正相关，与全磷相关性也较好，为负相关，在19．80—20．51m尺度上与全磷为显著负相关。达乌里胡枝子群落地上生物量与全磷在7．07—20．51m尺度上为显著正相关，在小尺度上（0．71m）正相关性也较好。长芒草群落地上生物量与土壤全氮、全磷相关性在各个尺度上都不显著，只在小尺度上与全氮负相关性较好。（3）土壤氮和磷，对达乌里胡枝子群落地上生物量的解释较好，约为19．59％，猪毛蒿次之，长芒草群落最小。群落本身的空间过程对猪毛蒿群落的解释程度最高，约为5．42％，其次为达乌里胡枝子，长芒草最小。

产卵迁徙对金沙江黑水河下游鱼类群聚结构变动的影响

鱼类作为河流生物的重要组成部分,其在干支流之间的迁徙或移动不仅是常见的,而且通常与鱼类的繁殖活动相联系.金沙江下游支流作为金沙江下游河流网络的重要组成部分,分布有较为丰富的集合生境以及较高的鱼类物种多样性.研究鱼类在金沙江下游干支流的产卵迁徙对支流鱼类群聚结构变动的影响以及支流生境维持对区域鱼类种群维系的意义,对金沙江下游干支流鱼类的保护具有重要的意义.本文拟选择黑水河下游江段作为典型研究区域,通过2014年在该区域的逐月渔获物调查,采用聚类分析、基于距离的线性模型以及基于距离的冗余分析等多种多元分析方法,确定黑水河下游群聚结构的逐月变动是否严重依赖于鱼类在干支流之间的产卵迁徙以及黑水河下游自然生境的维持对区域鱼类种群的维系是否具有重要的意义.结果表明:黑水河下游鱼类群聚结构在金沙江雨季和旱季显著分离的同时,表征这种分离的8种指示种的性成熟个体丰度也在雨季和旱季间发生不同程度的变动.7种指示种鱼类性成熟个体丰度的变动能够解释黑水河下游鱼类群聚结构变动77.20%的变异,其中齐口裂腹鱼、大鳞副泥鳅和犁头鳅性成熟个体丰度的变动是影响黑水河下游鱼类群聚结构变动的3个最显著的因素,7种指示种鱼类在干支流的产卵迁徙对黑水河下游鱼类群聚结构的变动造成了明显的影响.研究表明:在金沙江干支流严重水电开发背景下,维持黑水河现有的自然生境面积对区域鱼类种群的维持具有重要意义.为实行上述目标,建议在白鹤滩水电站蓄水运行后,拆除黑水河的部分小型水坝,并采取其他河流再自然化措施以维持黑水河现有的自然生境面积.

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

针对传统的DV-Hop定位算法在定位过程中,存在锚节点与未知节点之间的平均跳距估计的不足以及定位过程中出现的未知节点坐标超出既定区域的情况,提出一种改进的DV-Hop(Distance Vector-Hop)定位算法。在改进算法中,对平均跳距进行补偿,并对超出定位区域的未知节点的坐标进行重新修正。仿真结果表明,改进后的DV-Hop算法能够更准确地对平均跳距进行估计,有效降低了未知节点的定位误差。