一种基于递归最优阈值选择算法的小波地震信号的去噪方法

提出了一种针对小波地震信号的新型去噪方法,该方法结合了非线性小波阈值去噪算法和递归最优阈值选择算法.阐述了非线性小波阈值去噪算法的基本原理和递归最优阈值选择算法的步骤,并与传统的数据平滑法和流行的基于MAD的小波固定阈值去噪法进行了深入比较.仿真实验和统计数据表明,本方法既保证了处理后数据序列的光滑性,又保证了真实信号的完整性;克服了其他两种方法的不足,在处理效果上取得了较大优势,并在实际震相的判读工作中证明了本方法的有效性.

V-detector优化算法

针对人工免疫系统中V-detector否定选择算法造成的检测器集合黑洞和检测器高重叠率等问题，借鉴生物免疫系统对免疫细胞的调节机制，提出了V-detector优化算法。该算法从父代产生候选检测器子代并通过检测器之间以及检测器与自体集合之间的亲和力对比更新检测器集合，使得检测器集合对非自体空间的覆盖更加合理。通过二维仿真实验和KDDCUP99数据集实验测试，经优化后的检测器集合对非自体空间的覆盖性能有了显著提高，有效提高了系统的检测性能。

基于动态效用的时空众包在线任务分配

为提升众包任务在线分配的总体效用,该文提出一种适用于时空众包环境的在线任务分配方法。该方法针对时空众包环境下的在线任务分配问题,首先提出一种以众包任务为中心的K最近邻算法来进行候选众包工人的选择,进而设计一种基于动态效用的阈值选择算法,实现众包工人与任务的最优分配。实验结果显示,文中所提出算法具有较好的有效性和可行性,并能在一定程度上保证众包工人的可靠性,优化平台总效益。