摘要：为了提高某些关键区域的监测质量,往往需要对这些区域进行多重覆盖,为此,设计了一种适用于异构型传感器网络的节点调度方法;首先,建立了网络的系统模型并以最大化分组数为优化目标,然后描述了节点调度的具体过程,即首先节点通过邻居信息交换获得邻居信息,然后对自身的冗余性进行判断,从而确定工作节点分组,最后对工作节点分组集合中的分组进行调度,在调度过程中,为了均衡节点能耗,考虑了平均剩余能量因素;仿真实验表明:文中方法能正确地实现异构传感器网络监测区域的节点调度,保证网络区域的完全覆盖,且在运行到40轮时,还有18个节点存活,具有较长的网络生命周期。

摘要：为了解决已有交通流量监测系统存在的数据采集分散、车辆识别度低、实时性差和流量预测误差大等问题,设计了一种基于物联网技术和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的交通流量预测系统;首先,描述了系统原理和部署模型,然后对系统的硬件即车载传感器节点和Sink节点进行了设计,同时对系统的软件流程进行了描述,通过在监控中心执行PCA主成分分析方法实现对采集数据提取独立主成分,消除无关冗余数据,在此基础上采用LSSVM实现道路交流流量预测;最后,在十字路口布置实验环境,实验结果表明:文章方法能实时精确地实现交通流量预测,与其它方法相比,具有拟合精度高和的泛化能力强的优点,具有很强的实用性。

摘要：为了实现楼宇低碳节能,本研究设计了一种基于ZigBee的智能楼宇节能控制方案,以TI的无线射频芯片CC2530和低功耗MCU MSP430F435作为系统的传感器终端节点和路由器节点主控制芯片。通过无线传感网实时监测楼宇的温湿度、光强以及人体红外等环境参数,以此优化控制楼宇的空调和照明系统,从而实现智能楼宇的低碳节能控制。实验验证了该系统的可行性。

摘要：为了使得不同的优化问题能进行最佳寻优,基本差分进化算法需要有针对性的对控制参数进行设置,为此提出了分步交叉差分进化算法。该算法利用柯西分布随机数设计用于生成尺度因子和交叉概率,并把进化的过程分为两个步骤,不同步骤分别利用生成的交叉概率改善算法性能。为了加快收敛速度,避免算法寻优的盲目性,采用选中拥有优势解的随机向量作为基向量。通过挑选有代表性的Benchmark函数及典型运输问题进行仿真试验,并把其他经典算法参照,证明其拥有良好的收敛性的同时并显著提高寻优质量。

摘要：为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.

摘要：研究汽车转向系统可靠性优化方法。在汽车运行过程中,汽车转向系统的可靠性是一个主要的性能指标。利用传统的粗糙集决策模型进行汽车转向系统可靠性分析,将造成系统可靠性分析存在较强的滞后性。为了避免上述传统算法的弊端,提出了一种基于非线性组合算法的汽车转向系统可靠性优化方法。详细阐述汽车转向系统设计的可靠性优化问题,为汽车转向系统可靠性优化提供依据。对系统的可靠性进行计算,根据计算结果对汽车转向系统参数进行调整,从而完成汽车转向系统可靠性优化。实验结果表明,利用本文算法进行汽车转向系统可靠性分析,可以极大的提高汽车转向系统可靠性。

摘要：为了克服自适应和声算法求解多模函数时的缺陷,提出一种新颖的改进自适应和声算法。首先,新算法设计了一种新颖的自适应候选和声向量产生策略,提升了算法的搜索范围;其次,新算法提出了一种和声调整率PAR的设置方式,新方式随着进化代数增加逐渐增加PAR数值。针对五个标注测试函数的实验结果表明,与目前最有竞争力的自适应和声算法相比,新算法收敛速度更快寻优效果更好。

摘要：煤矿的井下地形狭长，通信条件复杂，传统的定位算法不考虑待定位节点之间的连通约束，定位精度较差，因此提出一种技术节点连通协作的定位算法使用在煤矿井下定位系统中，以CC2430芯片作为硬件支撑与CC2591处理器芯片结合构造无线收发模块，ZigBee协议栈控制无线信号的收发与传输；在节点定位模块中将节点进行DV—hop的粗略定位后使用分布式迭代提高定位精度，将定位信号通过总线传输到井上的控制端；实验证明，该系统对煤矿井下的人员定位精度比DV—hop算法提高15％～20％，定位模块算法的收敛速度与计算复杂度较传统的算法降低10％，证明该系统具有稳定的网路性能与很强的实用价值。

摘要：针对传统预测方法难以在不损失信息的前提下,预测不确定性的区间型服务响应时间的问题,提出了区间灰数预测机制来分析服务响应时间变化趋势。根据服务响应时间具有在一定范围内动态性较强的特性,分析了引入区间型服务质量属性描述方式的优势,建立了区间灰数预测模型,预测了服务稳定性和服务响应时间上下界值。实验表明了该方法预测精度达到1级,与现有工作比较能预测分析出稳定性更高的服务。

摘要：传统的协同过滤忽略系统中不同用户和条目的重要性对推荐结果的影响。针对此问题,提出了一种基于用户和条目重要性的改进协同过滤算法,该算法将条目的重要性融合到用户相似性的度量方法中,将用户的重要性融入到预测评分的计算方法中;为度量系统中每个条目和用户的重要性,提出了ItemRank和UserRank算法。在MovieLens数据集上的实验结果表明,提出的算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。