基于深度强化学习的无线传感器网络分簇算法

鉴于无线传感器网络中拓扑频繁变动挑战分簇稳定性,引发数据传输冗余与能耗激增,文章提出基于深度强化学习的分簇算法。该算法融合能量、位置与密度因素,利用深度强化学习结合传感器能量模型,精准聚类节点并优化簇间路径,实现高效分簇策略。仿真验证显示,相较于对比方法,该算法显著提升网络生存时间约40%,能够有效遏制能耗,显著延长无线传感器网络的生命周期,展现了其在复杂环境中的优越性能与实用价值。

互联网金融时代大学生网络分期消费行为研究

当前互联网分期金融产品蓬勃发展,大学生群体所占的市场十分庞大,互联网分期除了给大学生带来更加便利的消费体验外也引发了一系列问题。本文旨在分析互联网金融时代下的大学生网络分期付款消费行为,从而预防消费主义陷阱,帮助大学生树立正确消费观,养成良好消费行为习惯。本研究通过对山西省17所高校的部分大学生展开问卷调查,分析网络分期消费行为,探索大学生的现状和动机。结果表明,大学生网络分期消费行为较普遍,主要动机是资金不足提前消费,同时也受到消费平台、金融产品、心理因素等的影响。研究从大学生消费、理财、维权等意识培养以及分期平台和政府角度为互联网分期消费行为提出建议。

基于神经网络分位数回归的VaR金融风险测度

基于神经网络分位数回归给出VaR风险测度方法,一方面,通过其分位数回归功能可以揭示响应变量整个条件分布特征;另一方面,通过其神经网络结构,可以模拟经济系统中的非线性结构,从而很好地解决了VaR风险测度中遇到的2个难题:尾部风险测度与非线性关联模式。文章选取上证综指作为研究对象,将其与传统的VaR金融风险测度方法进行了实证比较,实证结果表明,基于神经网络分位数回归的VaR风险测度方法,在样本内与样本外都取得了较好的实证效果。

一种能量有效的无线传感器网络分簇及簇间路由算法

在无线传感器网络路由算法研究中,针对簇头分布不均匀且簇头与基站间单跳通信造成的网络能耗不均衡以及能量利用率低的问题,提出基于能量和距离的分簇路由算法(CRBED)。在分簇阶段,基站综合考虑节点剩余能量和簇间距离等来选择簇头;在簇间路由建立阶段,综合簇头与基站的距离、簇头能量以及簇内节点数量来选择下一跳簇头节点。仿真结果表明,该算法提高了能量利用率,均衡了网络能量消耗,并延长了网络的生命周期。

人工神经网络分光光度法同时测定混合色素

用BP人工神经网络处理混合色素的吸收光谱数据 ,达到了对其各组分含量进行同时测定的目的。通过对网络结构和参数的优化 ,提高了预报的准确度 ,能够满足混合色素测定的需求 。

人工神经网络分光光度法同时测定五味子中3组分含量

将 Levenberg-Marquardt BP 算法用于五味子甲素、五味子醇甲、五味子乙素含量的同时测定。通过对网络结构和参数的优化,获得了较满意的结果,网络训练仅34即可达到要求。人工神经网络分光光度法对试样各组分的平均回收率在98.11%～105.8%,试样不经分离即可同时测定。

基于神经网络分位数回归的金融风险预警

文章通过神经网络分位回归的金融风险预警研究,对2018年及2019年的金融稳定状态进行预警,选取2010—2017年24个指标季度数据建立初始金融预警指标体系,在此基础上运用聚类分析以及非参数统计方法进行指标筛选,最终保留14个金融预警指标。由k均值聚类和主成分分析方法将金融风险分为四种风险状态,继而基于神经网络分位数回归模型,建立了我国金融预警模型,对金融系统运行情况进行预测。

网络分层级算法在公路网络中的应用

针对智能交通网络系统的快速查询需求展开研究。对基于Dijkstra最短路径算法在受限制二维空间网络的应用局限性进行分析的基础上,提出了网络分层级算法基本概念和算法路线。研究结果表明,采用分层级网络算法,可以将一个复杂度为O(n2)的网络路径算法问题转化为一个复杂度为O(k×103)的简单问题。最后,通过结合具体案例进行了仿真实验,证明了网络分层级算法的优越性和实用性。

基于神经网络分位数回归的人民币汇率概率密度预测

中国执行以外汇市场供求为基础的有管理浮动汇率制度,人民币汇率形成机制较为复杂,其影响因素可能存在非线性效应。为此,将人民币汇率作为输出变量,其影响因素作为输入变量,考虑从输入到输出的非线性效应,构建神经网络分位数回归模型((quantile regression neural network,QRNN),有助于理解人民币汇率决定机制。选取人民币兑美元汇率为研究对象,建立了神经网络分位数回归模型并进行概率密度预测,将其预测效果同线性分位数回归、BP神经网络、线性均值回归等方法进行比较,实证研究结果表明:第一,QRNN模型通过神经网络的非线性处理能力,显著提高了预测准确程度;第二,QRNN模型通过分位数回归得到的概率密度预测结果,能够预测人民币汇率完整条件分布信息,便于科学决策。

基于相关性分析和长短期记忆网络分位数回归的短期公共楼宇负荷概率密度预测

公共楼宇是智能电网用电环节需求响应的重要组成部分,在强不确定性环境下,为了提高公共楼宇短期负荷预测的精度,并能更好反映楼宇负荷的不确定性。提出了一种集合多维尺度分析技术(multidimensional scaling,MDS),基于Copula函数相关性测度、长短期记忆网络分位数回归(quantile regression long short-term memory,QRLSTM)和核密度估计(kernel density estimation,KDE)的短期公共楼宇负荷概率密度预测的方法。首先采用MDS技术对楼宇群进行初步划分,再通过基于Copula函数的相关性测度方法定量计算影响因素(外界天气、人类活动)与目标楼宇负荷的相关程度;其次,运用QRLSTM回归模型预测未来不同分位数上的负荷值。最后,通过核密度估计得到未来任意时刻预测点的概率密度函数。实验结果表明,综合考虑强相关影响因素,并结合QRLSTM回归和KDE技术,能够更好地解决短期公共楼宇负荷概率密度预测问题。

基于网络分域的航空信息网络控制器部署方法

利用SDN的技术优势,可建立航空信息网络平台集中管控与资源统一调度的能力,显著提升网络管理能力与任务服务水平。为构建SDN范式的航空信息网络,首先需要解决控制节点的部署问题。结合航空场景特点,提出一种网络划分与区域部署的控制器部署方法,首先依据网络关键性能指标实现网络的快速划分,接下来基于可靠性最大化在网络中部署控制器。仿真结果表明:所提算法具有较低的计算复杂度,并对平均请求时延、负载均衡指数、网络部署成本及可靠性等指标具有较好的优化性能,适用于解决航空场景下的控制器部署问题。

基于网络分簇和多路径的无线自组织网络匿名通信协议

提出了基于网络分簇和多路径的自组织网络匿名通信协议(CMAR),该协议中节点首先在不暴露身份信息的情况下,利用双线性配对技术生成和邻居节点共享的密钥,并以此为基础,秘密地建立用于成员节点和簇头节点之间通信的簇内路由表项,在簇内路由表项的辅助下,完成源节点和目标节点之间多路径的匿名建立,以及数据报文的匿名转发。通过性能分析可以发现,CMAR协议的密码学运算负荷较低,且网络通信性能良好。

无人平台移动网络分簇研究

无人平台集群移动网络较多呈现分布式、无中心以及网络成员数较多、动态性较强等特点,为有效确保网络运行性能,大规模的无人平台集群移动网络维护管理常利用分区域管理模式。此外,在实际应用中,无人平台集群移动网络常会遭遇由于电磁环境、干扰等因素导致的通信质量不稳定变化。因此,本文采用引入节点通信质量的网络加权分簇算法,其通过计算各相关因素的权值并根据最终得到的总权值确定簇头节点,进而完成网络的分簇。

互联网金融时代大学生网络分期消费行为研究——基于蚂蚁花呗、京东白条用户的深度调查

本文针对互联网金融时代下大学生网络分期消费行为的相关影响因素和消费行为特征,收集全国范围内的382份样本数据进行分析。研究发现:大学生的性别与其对网络分期消费的认知度和接受度有相关关系,其月生活费也与其接受度水平有关;大学生的个人心理因素、赊购动机和获利动机是其进行网络分期消费的主要原因。建议互联网平台和企业承担社会责任,引导大学生正确合理消费;家长重视家庭对孩子消费观念的影响,传递理性消费观。

基于节点竞争力的网络分簇拓扑控制算法

通过提出节点竞争力的新定义和研究网络分簇拓扑控制过程中簇头选择的新策略,提出了一种基于节点竞争力的网络分簇拓扑控制算法APBCS。该算法以节点剩余能量的比值、节点之间的距离和邻居节点的密度作为竞争簇头的参数,采用分环的方式实现簇头间的多跳通信。仿真实验表明,APBCS算法与LEACH算法相比较分簇更均匀,簇头选择更合理,第一个死亡节点出现时间推迟了92%,与EBAPC算法相比较,第一个死亡节点出现时间推迟了4.6%,说明比较显著地延长了网络生命周期。

河道分叉、分洪及网络分洪的水面曲线计算

随着城市防洪工程规划设计的不断深入 ,城市分叉河道的水面线计算成为确定城市防洪工程规模的重要基础数据。介绍了河道分叉、网络分洪中有关水面曲线计算的问题。

基于吞吐量和剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

提出了一种基于吞吐量和剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法,旨在实现网络的负载均衡化.该算法以无向图形式建立无线传感器网络模型并获取网络吞吐量数据,以吞吐量数据作为基础建立了网络能耗模型并计算通信传输能耗,使用改进LEACH算法进行网络分区和簇头节点选取,并最终实现路由节点的分簇处理.实验结果表明,该算法可以准确计算网络吞吐量,有效提升无线传感器网络的负载均衡.

大学生网络分期付款消费现状的调查 ——以兰州市六大高校为例

潜在的消费市场以及国家对“ 互联网＋” 的大力支持，加上超前的消费需求和滞后的购买能力，都说明了大学生网购分期付款是一个巨大的市场。 我们通过对兰州市各高校大学生网络分期付款消费情况进行问卷调查和实地访谈，探讨大学生消费群体网购分期付款的发展潜力，以期为大学生分期付款购物消费方式的良性发展提供参考，并帮助大学生建立更科学理性的消费观、理财观。

网络分簇路由协议在无线传感器中的应用

无线传感器网络集计算机技术、传感器技术与通信技术于一体,在多个领域都有着广泛的应用,其中,网络分簇路由器协议是重中之重。主要针对无线传感器网络分簇路由器协议的应用进行分析。

拆分网络分析22株蛹虫草亲缘关系及高产虫草素菌株初筛

对22株蛹虫草Cordyceps militaris的ITS序列进行分析,并基于拆分网络法splits networks,分析供试菌株的亲缘关系,再进一步比较供试菌株发酵产虫草素能力,筛选出高产虫草素菌株。结果表明,22株蛹虫草的ITS序列长度在518-539 bp之间,对位排列后有39个差异位点,其中有12个简约信息位点,并且都发生在ITS1区;构建的拆分网络显示22株虫草聚为3个类群,每个类群因其特有的碱基替换而区别于其他菌株;22株蛹虫草发酵产虫草素性能差异很大,且虫草素主要存在于胞外液中,MF27的胞外液虫草素含量为332.74 mg/L,显著高于其它菌株(P<0.05)。本研究为研究蛹虫草菌株间的系统关系和种质资源管理提供了依据。