一个应用于移动Ad Hoc网络管理的簇生成算法

移动Ad hoc网络(mobile Ad hoc network,简称MANET)作为一种新型移动无线通信网,与其他通信网络相比独有的特性增加了网络管理的难度.目前对MANET网络管理的研究处于起步阶段,一些标准尚未制定,而且像存在单向链路和节点的相对移动性这类问题也在研究中被忽视.为此,提出了一个利用令牌机制与最小节点标识相结合,适用于层次性管理结构的基于图的MANET簇生成算法,以及对MIB(management information base)的建议性改进.算法充分考虑了网络存在的单向链路和节点的相对移动性,提高了网络管理的灵活性和可扩展性,为MANET的网络管理提出了一种新方法.

基于能量的WSN多跳簇生成算法

提出一种基于能量的多跳簇生成(EMHC)算法,根据剩余能量争先原则选择簇首,并采用最小通信代价的多跳簇内结构。通过OMNet++模拟器对算法进行实验,结果表明,EMHC形成的簇首分布较为均匀,可以利用最佳多跳路径节约传输能量,提高网络生存时间,与LEACH和HEED算法相比具有较大优势。

一种具有成员限制的移动自组网络簇生成算法

在移动自组网络中,许多应用都依赖层次结构的支持.簇结构是移动自组网络中应用最为广泛的层次结构.然而,由于受节点的资源限制,当节点密度较高时,簇首不可能服务所有邻居节点.基于max-degree算法提出一种具有成员限制的簇生成算法CMLA,根据簇首节点选择成员的方式不同,提出了最小权值、最大权值以及随机簇成员选择策略.模拟实验表明,在节点密度较高的移动自组网络中,采用最小权值簇成员选择策略的CMLA算法在簇首节点数量以及负载均衡度等方面均优于其他策略和算法.

基于便利因子的WSN簇生成算法

为提高生成簇的灵活性,在无线传感器网络中,提出基于便利因子的簇生成算法。与产生簇头来形成簇结构的传统簇生成算法不同,该算法结合节点的便利因子进行组簇形成完整的簇结构,其簇内和簇间采用多跳通信。仿真结果表明,该算法消耗能量较少,适用于节点密度较小、规模较大的网络。

组移动模型下MANET网络单跳簇生成算法性能分析

在移动自组网络中,许多应用都依赖层次结构的支持。簇结构是移动自组网络中应用最为广泛的层次结构。针对现有簇生成算法在具有群组特性应用中性能分析不足的问题,本文在分析随机移动模型和组移动模型特性以及主要簇生成算法优缺点的基础上,通过扩展ns2分析了五种典型簇生成算法在组移动模型下存在的不足,并提出了适应具有群组特性应用的簇生成算法研究思路。

基于混沌粒子优化匹配的无线传感网簇区域生成算法

为解决无线传感网分簇过程中存在分簇机制复杂以及分簇性能不佳等难题,提出一种基于混沌粒子优化匹配机制的无线传感网簇区域生成算法。评估网络节点的可靠性能,引入自适应混沌粒子,对节点进行虚拟映射,进行节点的动态更新,实现对簇区域的初步划分;通过综合考虑节点的能量因素及链路可靠程度,定义并建立更新匹配函数,对簇头节点进行匹配搜寻,构建簇头-簇成员信息交互结构,达到对网络传感数据的优化传输目的。仿真结果表明,与MCBMC、CHEP算法相比,该算法拥有更高的黑洞节点检出率、更低的网络控制开销与拥塞节点比例。

基于移动性预测分簇算法的仿真设计

针对车联网的特点,结合节点间的节点相对移动性和节点的剩余生存时间,提出了簇头选择权值参数M来表示节点作为簇头的能力强弱,并基于这个参数设计出一种簇生成算法;该簇生成算法的主要思想是比较每个节点的M值,然后选出M值最小的节点成为簇头并生成簇,这样可以保证簇的稳定性;但是,当一个簇内成员个数过多过少时都会使簇的存在变得低效,针对这一现象,提出了簇合并和簇分裂机制;该机制可以在降低网络通信开销的同时,保证簇的稳定运行;仿真结果表明,此算法在车联网场景中性能良好,簇结构稳定,孤立节点数量较少,节点能够快速地进行信息交互并生成簇。

无线传感器网络簇首生成算法的比较研究

在无线传感器网络中,簇首节点通常具有较高的能量,负责其所在区域的内信息的处理和转发,因此簇首的选取对于网络的生命周期至关重要。本文对几种典型簇首生成算法从簇首产生速度、簇的形成速度、簇的维护开销、簇的负载均衡性和算法的健壮性、扩展性、节能性等方面做了综合分析。

[0,∞]区间N范数的定义及生成定理

柔性逻辑学的研究目标是探索逻辑的一般规律,它指出命题真值误差用连续变化的广义自相关系数k∈[0,1]来刻画。在柔性逻辑的不确定推理中,N范数是一级运算的数理模型。由于在现实生活中,很多逻辑推理控制必须在其自身的定义域内完成,因此以三角范数作为柔性逻辑学研究的数学工具,定义了[0,∞]区间上的N范数和N性生成元,并研究了相关主要性质;证明了N范数生成定理;给出了广义自相关系数的计算方法;证明了[0,∞]区间上指数(幂)型N性生成元为N性生成元完整簇;从而为柔性逻辑中[0,∞]区间的一级运算模型提供了重要的理论基础。

一种新的多级能量异构WSNs簇优化算法

传统多级能量异构无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的簇优化问题一般只是对簇头选举过程进行优化,没有对簇的生成过程进行优化.对应簇的生成和运行两个阶段,分别进行簇生成和簇头选择两级优化.第一级优化采用模糊c均值(Fuzzy c-Means,FCM)算法对传感网络节点进行簇划分,然后综合簇内节点的剩余能量、簇内节点之间的距离和节点到基站的距离三个方面,构建簇头选择数学模型,进行二级优化.仿真结果表明,运用该算法的无线传感网络能均衡网络节点能耗,延长了网络的生命周期,比DEEC、TDEEC协议更加适用于多级能量异构WSNs.

Spark日志整合与FCM-DNN的网络流量分析算法

提出一种基于内存计算引擎(Spark)日志集成与模糊c均值聚类-全连接神经网络(FCM-DNN)的流量分析算法.首先,使用Spark集成会话日志来获取可分析的结构化数据;然后,对同一网站的行为数据进行聚类,提取网站的多类簇特征集合,以解决单个会话连接特征维度较少、特征相似且不平衡的问题;最后,构建全连接神经网络(DNN),将统一化后的聚类特征与原始特征结合并进行训练,从聚类分组长度和损失函数等多个方面进行算法优化.仿真实验结果表明,对于特征较少的会话日志数据,该算法可有效提高网站分类的准确性.同时,在保留学生上网特征的前提下,将日志压缩约7000倍,从而节省存储开销.

尿酸对氧糖剥夺/再灌注损伤的PC12细胞的保护作用

目的探讨尿酸对氧糖剥夺/再灌注(OGD/R)损伤的PC12细胞的保护作用及其机制。方法体外培养大鼠肾上腺嗜铬细胞瘤PC12细胞,根据对细胞处理方式的不同分为对照组、尿酸组、OGD/R组及OGD/R+尿酸组。以改良的噻唑蓝法(MTT)测定细胞活性,采用Annexin V-FITC/PI双染法检测细胞凋亡率,双氢罗丹明(DHR)检测细胞内活性氧簇(ROS)的水平,罗丹明123检测线粒体膜电位。结果与对照组比较,OGD/R组PC12细胞活力显著降低,差异有统计学意义(P<0.05);而在OGD/R的同时给予50~400μmol/L尿酸处理,可以明显提高细胞活力。流式细胞仪检测结果发现,400μmol/L尿酸可以显著减少OGD/R引起的细胞凋亡,抑制细胞内ROS产生和降低线粒体膜电位,与OGD/R组比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论尿酸可以通过抑制ROS的产生稳定线粒体功能,从而发挥其对抗OGD/R损伤的神经保护作用。

能耗均衡的煤矿井下巷道WSN跨层路由协议

为了适应煤矿井下巷道窄长的空间结构和复杂的环境,提高网络的稳定性和传输效率,提出一种能耗均衡跨层WSN路由传输协议(EBUCR)。分析数据传输不对称造成的网络能量空洞现象,提出基于有效密度函数ρ(x)的非均匀分簇算法,并在此基础上结合跨层设计思想,将下一跳路由节点的链路可用带宽和节点负载容量作为选取路由节点的重要因素。仿真实验表明,与LEACH,HEED和EEUC三种算法比较,EBUCR满足非均匀分簇策略,有效的优化了网络的能量消耗,延长了网络的生命期,提高了网络吞吐量和传输率,更适用于井下巷道内大规模部署的节传感器节点数据传输控制。

基于语步识别的科技文献结构化自动综合工具构建

【目的】借鉴文献综合(Synthesis)的思想,利用人工智能技术构建科技文献结构化自动综合工具,以结构化的形式自动梳理文献集的研究脉络与研究骨架,揭示文献集的要点与看点。【方法】提出了一种基于语步识别的科技文献结构化自动综合工具的建设思路,即通过语步识别与研究问题、研究方法、研究进展短语抽取,自动揭示单篇文献中的关键知识内容;通过层次聚类与类簇标签生成,实现多篇文献的知识整理归纳;通过设计树形综合结构,指导结构化综合结果输出。【结果】研发了结构化自动综合工具,能够自动综合文献集内容,并按照“研究问题-研究方法-研究进展”的树形结构揭示文献集的研究脉络与骨架。【局限】由于聚类技术的限制,目前还存在聚类准确率不足、聚类簇个数难以确定等问题,影响了自动综合效果。【结论】基于语步识别技术,构建面向实际应用的结构化自动综合工具,支持文献检索、自动综合、结果循证等功能,验证了基于语步识别实现结构化自动综合思路的可行性和有效性。