为实现传感器网络生命周期的最大化,针对网络中节点的调度问题展开研究.提出一种独立生命素的最大-最小子集调度算法(Maximum-Minimum Set Dispatching Algorithm Based on Respective Biogen,MMDARB).该算法以独立传感器节点子集的生...为实现传感器网络生命周期的最大化,针对网络中节点的调度问题展开研究.提出一种独立生命素的最大-最小子集调度算法(Maximum-Minimum Set Dispatching Algorithm Based on Respective Biogen,MMDARB).该算法以独立传感器节点子集的生命素为筛选因子,通过轮盘赌法的方式,建立最大不相关且代价最小的激活节点子集(简称最大-最小子集),以尽可能少的节点实现对区域的覆盖.经对比实验验证,算法MMDARB具有更高的计算效率,所生成的最大-最小子集,以更少的能量消耗,保证了网络覆盖率≥97%,有效的延长了网络生命周期.展开更多
网络结构发现可识别网络多类型聚类模式,但其准确率有待提升.批量主动学习选择质量高的节点集合构造先验,可提升无监督网络结构发现的性能.面向属性网络分类的主动学习BMAL(Batch Mode Active Learning)只考虑链接信息实现网络节点选择...网络结构发现可识别网络多类型聚类模式,但其准确率有待提升.批量主动学习选择质量高的节点集合构造先验,可提升无监督网络结构发现的性能.面向属性网络分类的主动学习BMAL(Batch Mode Active Learning)只考虑链接信息实现网络节点选择,但不能有效选择使模型性能提升至最优的节点集合,且依赖初始人工标注及参数.提出一个新的批量主动学习算法,利用目标函数的子模性迭代选择最优的节点集合.该方法基于未标记节点的不确定性和非冗余影响力选择最优节点集合,不确定性依据节点及其邻居的类隶属度,影响力依据节点的非重叠中心性,两个指标的权重依据熵权法自动确定.人工和真实网络上的实验结果表明,该方法能选择使结构发现性能提升最大的节点集合.展开更多
文摘为实现传感器网络生命周期的最大化,针对网络中节点的调度问题展开研究.提出一种独立生命素的最大-最小子集调度算法(Maximum-Minimum Set Dispatching Algorithm Based on Respective Biogen,MMDARB).该算法以独立传感器节点子集的生命素为筛选因子,通过轮盘赌法的方式,建立最大不相关且代价最小的激活节点子集(简称最大-最小子集),以尽可能少的节点实现对区域的覆盖.经对比实验验证,算法MMDARB具有更高的计算效率,所生成的最大-最小子集,以更少的能量消耗,保证了网络覆盖率≥97%,有效的延长了网络生命周期.
文摘网络结构发现可识别网络多类型聚类模式,但其准确率有待提升.批量主动学习选择质量高的节点集合构造先验,可提升无监督网络结构发现的性能.面向属性网络分类的主动学习BMAL(Batch Mode Active Learning)只考虑链接信息实现网络节点选择,但不能有效选择使模型性能提升至最优的节点集合,且依赖初始人工标注及参数.提出一个新的批量主动学习算法,利用目标函数的子模性迭代选择最优的节点集合.该方法基于未标记节点的不确定性和非冗余影响力选择最优节点集合,不确定性依据节点及其邻居的类隶属度,影响力依据节点的非重叠中心性,两个指标的权重依据熵权法自动确定.人工和真实网络上的实验结果表明,该方法能选择使结构发现性能提升最大的节点集合.
