改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法

因无线传感器网络中静态节点包含一定的不确定信息,决策级融合技术很难对数据进行有效刻画,导致网络静态节点分类效果差。提出一种基于改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法。采用多次采样法对测试结果加权处理,通过加权移动平均算法对邻居节点进行测试,基于节点密度的混合式算法对数据去噪处理。利用错误分类率中的变精度粗糙集构建改进的粗糙集模型,基于改进粗糙集理论提取无线传感器网络静态节点特征,通过支持向量机构建无线传感器网络静态节点分类模型对节点分类处理。仿真结果表明,所提方法的分类正确率始终高于96.852%、节点召回率在97.321%以上、F1值多于97%、能量消耗在12.52 J~90.20 J之间,证明所提算法具有良好的网络静态节点分类性能。

新建地方本科院校青年教师工作压力评价的数学模型

针对新建地方本科院校青年教师工作压力评价问题,以商洛学院为例,提出了一种新的评价方法,首先分析影响青年教师的主要压力源,构建青年教师工作压力评价指标体系,利用粗糙集约简方法对初步建立的22项评价指标进行属性约简,然后利用改进的层次分析法确定主观权重,利用改进的粗糙集方法确定客观权重,最后将主客观权重有效结合用于评价各青年教师的工作压力,通过实例验证了此评价方法的科学性和合理性。