求精算法论文-张书锋,刘正

求精算法论文-张书锋,刘正

导读:本文包含了求精算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:计算机网络,防御策略,求精算法,形式化

求精算法论文文献综述

张书锋,刘正[1](2019)在《基于求精算法的计算机网络防御策略分析与研究》一文中研究指出针对目前计算机网络防御策略求精中仅仅支持访问控制策略求精的问题,提出了一种支持计算机网络防御中的保护、检测、响应和恢复策略的求精方式,构建面向计算机网络防御的策略求精方法,同时给出了防御策略的形式化描述。最后通过实验仿真表明该策略求精算法拥有相对很好的性能,这为之后的进一步研究奠定了坚实的基础。(本文来源于《科技通报》期刊2019年05期)

林维维,姚英彪,邹柯,冯维,严军荣[2](2019)在《基于校正矢量的分布式DV- Hop求精算法》一文中研究指出节点定位技术是当前无线传感器网络研究的热点之一.基于跳距估计的DV-Hop(distance vector hop)定位算法是无需测距定位算法的典型代表,它具有算法简单、易实现等优点,但也存在定位模糊、定位精度不高的缺点.针对DV-Hop算法的定位模糊问题,提出一种基于校正矢量的分布式迭代求精算法(correction vector based distributed localization refinement algorithm, CVLR).在DV-Hop定位完成后,CVLR利用节点与其邻居节点间的伪测距距离和定位距离构建位置校正矢量,然后将求精过程建模为使这2个距离的差值的平方和在校正矢量方向上的最小化问题,最后用一种简单的迭代搜索算法求解该最小化问题.CVLR实现过程中,分为仅利用1跳邻居节点信息的CVLR1和同时利用1跳和2跳邻居节点信息的CVLR2.仿真结果表明:与DV-Hop,DV-RND (an improved DV-Hop localization algorithm based on regulated neighborhood distance),DV-EA (an improved DV-Hop localization algorithm based on evolutionary algorithm)相比,CVLR1的定位精度平均提高30%,25%,20%,CVLR2的定位精度平均提高45%,42%,40%.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年03期)

姚芳[3](2018)在《策略求精算法在计算机网络防御策略中的应用》一文中研究指出文章对策略求精算法在计算机网络防御策略中的应用进行了研究。首先建立了策略求精算法模型,并提出了网络防御的策略求精算法,通过实验验证了该算法的可靠性。(本文来源于《九江学院学报(自然科学版)》期刊2018年02期)

张懿璞,茹锋,王飚[4](2016)在《一种寻找最近子串的快速种子集求精算法》一文中研究指出寻找序列中的最近子串对挖掘基因中特殊的功能位点和了解基因调控关系有着重要意义。提出了一种新的基于种子集求精的改进的期望最大化算法SCEM来对基因序列中的最近子串进行寻找。通过对输入序列聚类,将数据集分解为若干种子集,再使用改进的期望最大化算法对各种子集进行求精,SCEM最终可寻找到序列中的最近子串。真实数据和模拟数据实验表明,SCEM算法可以寻找到真实的最近子串,与随机投影等流行算法相比也能保证较高的性能和效率,并且可以有效解决较长的最近子串寻找问题。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年05期)

姚英彪,姜男澜[5](2015)在《无线传感器网络定位的分布式求精算法》一文中研究指出通过对WSN中基于测距的定位进行误差分析提出一种求精算法。该算法每次迭代中首先根据"磁极"思想确定"误差节点"和"有效节点";然后在误差节点的邻居节点中选择2个相对偏差最小的节点作为圆心,以它们到误差节点的测距值为半径分别作圆,得到2个交点;最后在它的当前定位位置和这2个交点之中选择误差较小的作为本轮的求精位置。仿真结果表明,该算法能够降低多边定位模型产生的节点位置误差,有效提高网络的定位精度。(本文来源于《通信学报》期刊2015年01期)

孙俊,何发智,陈晓,陈壹林[6](2014)在《多特征提取逐步求精的高速移动目标跟踪算法》一文中研究指出传统的高速移动目标跟踪通常使用图像特征描述,不能够根据跟踪场景自适应地选择最优跟踪特征,导致功能模板很容易产生漂移问题.为此,提出一种基于特征融合和逐步求精的高速移动目标跟踪算法.该算法主要包括3个阶段:第1阶段为自适应多特征融合阶段,通过计算跟踪目标每一特征的前景及背景的区分度,获取目标特征的融合模型;第2阶段是基于多特征内核跟踪阶段,在Mean-Shift框架下,引入Epanechnikov函数作为内核函数提升目标区域中心的像素权重比值;第3阶段为目标模型的自适应更新,通过设计一种模板更新策略提高跟踪结果的准确度.仿真实验结果表明,该算法适用于高速目标跟踪.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2014年10期)

姚英彪,陈仙云[7](2014)在《基于节点前进跳距期望的WSNs分布式定位求精算法》一文中研究指出针对LAEP算法存在相邻节点的定位位置相同(或相近)的问题,提出一种基于节点前进跳距期望的定位求精算法(RLAEP)。该算法在LAEP算法的基础上,首先根据每个节点的前进跳距期望挖掘出节点与其邻居节点的距离估计信息,称之为"伪测距距离";然后计算两节点在网络中的定位位置之间的距离,称之为"计算距离";最后以减小当前节点间"计算距离"与"伪测距距离"的偏差为目的迭代修正未知节点的定位位置。仿真结果表明,RLAEP算法的定位精度明显高于LAEP算法。(本文来源于《传感技术学报》期刊2014年08期)

何清叶[8](2014)在《基于JKC的无线传感器网络定位求精算法》一文中研究指出近年来,无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)作为一种新兴技术,广泛应用于军事、工业自动化、新型农业、智能交通、智能家居、智能检测、环境保护等领域。在无线传感器网络中,传感器节点向用户传输各自采集到的数据。在很多应用场合,确定这些数据所对应的位置信息是至关重要的,这就涉及到无线传感器网络节点定位技术。作为无线传感网的重要支撑技术,节点定位技术受到国内外研究者的密切关注。本文在前人对无线传感器网络节点定位算法研究的基础上,提出了一种新的测量误差修正方法:JKC(JackKnife Correction)修正法。并将这种修正法分别用于基于测距和测角度的定位算法中,提出了两种定位求精算法。基于测距修正定位求精算法:JKDC (JackKnife Distance Correction),在定位过程中,先使用最小二乘法初步定位,而后使用JKC修正法对信标与未知节点间的测量距离进行修正,最终使用最小二乘法根据修正后的测量距离进行最终定位。基于测量角度修正的定位求精算法:JKAC (JackKnife Angle Correction),在旋转定向天线的辅助下,测量未知节点到锚节点的角度,先使用AOA定位算法进行初步定位,而后使用JKC修正法对测量角度进行修正,最后使用修正后的角度对未知节点进行最终定位。在本文研究中,使用JKC算法对通过测量得到的距离和角度信息进行修正,从根源上减小定位误差,进而实现定位求精。通过仿真和实验对上述算法的有效性进行了验证。(本文来源于《大连理工大学》期刊2014-05-01)

张懿璞[9](2014)在《一种新的DNA模体发现聚类求精算法》一文中研究指出模体发现问题是分析基因转录调控关系的一个重要方面.提出了一种新的基于熵的聚类求精算法——ECRmotif,用于DNA序列中的模体发现问题.ECRmotif使用灵活的概率模型从背景序列中鉴别模体.它首先使用一个基于熵的聚类过程将数据集划分为若干子集,并对各候选子集压缩其实例的搜索空间,求精得到模体.通过模拟数据和真实数据的实验,表明ECRmotif算法可以有效地提高运行速度和效率,并准确地找出模体.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2014年06期)

乔科[10](2014)在《基于后缀树聚类和期望最大化求精的模体发现算法》一文中研究指出模体发现问题,即寻找转录因子结合位点(TFBS),是生物信息学上研究的热门问题之一。由于模体蕴含着丰富的生命遗传特征信息,所以探究基因序列上的模体实例,对基因表达和调控具有重要意义。而生物序列的复杂性和基因变异的存在导致了模体在空间分布和特征上差异较大,也使问题变得非常复杂。为了解决模体发现中子序列数庞大和模体实例难以定位的问题,本文结合后缀树聚类和期望最大化求精提出了一种新的模体发现算法。主要分为两个阶段,第一阶段采用基于后缀树的k前缀字符串进行相似性度量,设计子类划分算法完成聚类过程,大大减小了问题规模,也保证了子类中序列的相似性。第二阶段以具有高信息量的子集作为起始点,对OOPS、ZOOPS、TCM叁种不同类型,应用基于混合统计模型的期望最大化算法(EM)完成求精过程,以似然率和相对熵作为测度进行极大似然估计来确定模体和位点集。通过对多种类型的真实生物数据进行实验表明,聚类过程能明显的减少l-mer集的数量,得到更为保守的子序列集。求精过程通过前一阶段的起始点可以迭代收敛到最优结果。通过聚类和求精过程,算法能够有效的识别出转录因子结合位点。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-03-01)

求精算法论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

节点定位技术是当前无线传感器网络研究的热点之一.基于跳距估计的DV-Hop(distance vector hop)定位算法是无需测距定位算法的典型代表,它具有算法简单、易实现等优点,但也存在定位模糊、定位精度不高的缺点.针对DV-Hop算法的定位模糊问题,提出一种基于校正矢量的分布式迭代求精算法(correction vector based distributed localization refinement algorithm, CVLR).在DV-Hop定位完成后,CVLR利用节点与其邻居节点间的伪测距距离和定位距离构建位置校正矢量,然后将求精过程建模为使这2个距离的差值的平方和在校正矢量方向上的最小化问题,最后用一种简单的迭代搜索算法求解该最小化问题.CVLR实现过程中,分为仅利用1跳邻居节点信息的CVLR1和同时利用1跳和2跳邻居节点信息的CVLR2.仿真结果表明:与DV-Hop,DV-RND (an improved DV-Hop localization algorithm based on regulated neighborhood distance),DV-EA (an improved DV-Hop localization algorithm based on evolutionary algorithm)相比,CVLR1的定位精度平均提高30%,25%,20%,CVLR2的定位精度平均提高45%,42%,40%.

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

求精算法论文参考文献

[1].张书锋,刘正.基于求精算法的计算机网络防御策略分析与研究[J].科技通报.2019

[2].林维维,姚英彪,邹柯,冯维,严军荣.基于校正矢量的分布式DV-Hop求精算法[J].计算机研究与发展.2019

[3].姚芳.策略求精算法在计算机网络防御策略中的应用[J].九江学院学报(自然科学版).2018

[4].张懿璞,茹锋,王飚.一种寻找最近子串的快速种子集求精算法[J].计算机科学.2016

[5].姚英彪,姜男澜.无线传感器网络定位的分布式求精算法[J].通信学报.2015

[6].孙俊,何发智,陈晓,陈壹林.多特征提取逐步求精的高速移动目标跟踪算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2014

[7].姚英彪,陈仙云.基于节点前进跳距期望的WSNs分布式定位求精算法[J].传感技术学报.2014

[8].何清叶.基于JKC的无线传感器网络定位求精算法[D].大连理工大学.2014

[9].张懿璞.一种新的DNA模体发现聚类求精算法[J].西安电子科技大学学报.2014

[10].乔科.基于后缀树聚类和期望最大化求精的模体发现算法[D].西安电子科技大学.2014

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