摘要：研究了大规模无线传感器网络中的近似计数问题,提出2个基于数字二叉树(DBT,digital binary tree)协议的近似计数算法DBT-ACA和DBT-BACA。算法能够以O(loglog n)的时间复杂性返回(ε,δ)-精度保证的近似计数结果。DBT-BACA采用了二分搜索、逐层转发和延迟响应等技术,有效地减少了查询时间和数据通信量。理论分析和实验结果表明,提出的算法在近似结果的精准度、时间效率和能量开销等方面均优于现有的近似计数算法。

摘要：针对不同任务之间通常存在偏序关系这种实际情况,提出了基于偏序任务的社会网络合作问题(collaboration problem in social networks based on tasks with partial ordering relations,CSN-TPR).该问题研究如何从社会网络中选择合适的团队来合作完成具有偏序关系的任务集,使得由通信代价、时间代价和预算代价构成的总体代价性能最优.首先证明了CSN-TPR是NP-hard问题,然后利用爬山法、分支限界策略和动态规划方法提出了近似算法HillClimbingTF_***_BBS算法不仅输出有效的团队,而且能给出团队成员的具体任务分配以及每项任务的开始时间.真实数据上的实验结果表明:HillClimbingTF_BBS算法能有效并高效求解CSN-TPR.

摘要：研究无线传感器网络中能量有效的移动目标跟踪问题.1)定义了一个基于网格的网络模型,该模型使处于网格顶点附近的节点工作、其他节点睡眠以节省能量,同时保证跟踪质量.2)分析了目标出现位置与网格单元的关系,针对每种位置关系给出了一个通用的定位算法.在此基础上,设计了一个基于2阶段聚合的目标定位算法,对单个网格内定位结果进行优化.3)提出了一个基于顺?逆时针机制的最短路径选择算法传输目标定位的结果,保证最小化参与传输的节点数目.4)通过大量实验验证了所提出算法在能源节省和跟踪质量方面的有效性.

摘要：现有基于兴趣点(POI)路径规划的研究大部分只考虑POI的静态属性,而热门景点拥堵以及用户产生的不满意情绪会造成旅游质量大大下降。为了提升用户旅游的满意度,重点考虑了POI的动态属性,提出基于用户需求的景点路线利益规划算法。首先,设计了GM(1,1)马尔可夫景点人数预测算法,通过引入预测残差以及概率转移矩阵,使平均预测偏差比原GM(1,1)算法降低12.2%;其次,通过设计前向细化(FR)算法,在满足用户解决需求的前提下减少用户不必要的访问地点和时间,在相同的需求数下,前向细化算法的平均解决需求时间比TMT算法降低9.4%;最后,根据景点流行度、时间KL散度、地点访问次序以及路程时间等因素,提出了景点路线利益规划算法,在相同时间限制下景点路线利益算法平均拓展Rank 1-5的景点数量比Time_Based算法提高34.8%,比Rand_GA算法提高47.3%。

摘要：传感器网络的部署环境以及节点自身的限制,导致传感器节点很容易出现故障并且难以维护。在基于树的数据收集过程中,节点故障或者链路拥塞会造成较高的通信时延,甚至数据丢失。针对该问题提出以森林作为路由结构进行数据收集的策略。首先提出一个建立森林的算法,然后以多棵树作为路由结构进行数据收集。理论分析和实验结果表明,提出的方法可以有效减少数据收集过程中的数据丢失,在有25个故障节点的情况下,3棵树的森林路由结构收集的数据量与基于连通支配集的路由树收集的数据量相比多55%,并且能降低数据收集的延迟。

摘要：睡眠障碍严重影响人类健康和生活,将睡眠阶段准确分类是检测和治疗睡眠障碍的关键。近年来,基于深度学习的方法超越了传统机器学习方法及人类专家。然而,深度学习的内部结构复杂,需要对计算机及医学领域熟悉的专家进行设计。旨在分析现有基于深度学习的睡眠分期模型中的关系归纳偏置,探索睡眠分期模型设计基本原则。对平移不变性、时间不变性和分层处理等关系归纳偏置进行分析。首先按照模型中是否包含具有平移不变性的卷积层和具有时间不变性的循环层将其分为三类:卷积神经网络框架、循环神经网络框架和混合神经网络框架。然后按照模型中对帧、片段和序列的分层处理方式进行了更加细致的分类。接着分析模型中包含不同关系归纳偏置对睡眠分期的性能影响,提出了设计睡眠分期模型需要引入与任务相匹配的关系归纳偏置。最后讨论了基于深度学习睡眠分期方法的优越性与局限性,以及未来可能需要使用更加高级的关系归纳偏置对知识进行更加抽象的表达并与其他人工智能技术相结合。

摘要：基于随机化思想,提出了一种新的挖掘具有代表性的极大频繁子图的算法——MRSM算法。该算法在第一步挖掘极大频繁子图过程中,采用基于随机化的方法,利用已挖掘到的结果,提高算法的效率;在第二步聚类过程中,综合考虑了频繁模式在支持度和结构上的相似性,使得聚类的质量更好。在真实和模拟数据集上的实验结果证实了MRSM算法的有效性。

摘要：针对Multi-Power Multi-Radio无线传感器网络的特性,研究了跨层优化的最小传输时延路由问题,利用线性规划方程设计了该问题的最优问题模型,并设计了有效的多项式时间解决方案.实验结果表明,提出的联合优化的路由方案能有效地减小端到端的传输时延.

摘要：针对无线传感器网络中节点忙或失效导致的数据拥塞及数据丢失现象,设计了一种基于多路径的可靠路由协议——***能较好地处理拥塞并提高数据传输的可靠性.针对由于节点失效(或拥塞)导致数据无法继续转发的情况,将失效路径(或拥塞)上正在转发的数据转移到另一条有效的路径,以减少丢包数,进而提高数据传输可靠性,降低由于数据丢失对整个网络的不良影响,从而提高网络的性能.实验结果表明,提出的路由策略能有效处理拥塞,并能显著提高数据传输可靠性.

摘要：关系数据库广泛应用于人们的日常生活与生产中.关系数据库的关键字搜索使人们能如同使用搜索引擎一样从数据库中搜索结构化信息,成为当前的研究热点.目前大量研究致力于从各方面提高查询效率,而往往忽略了大量的历史信息中潜在的价值.历史信息包括查询关键字、查询结果、查询热度等信息,这些信息对当前查询的处理具有重要的意义,但目前这方面的研究成果很少见.对此问题进行了深入研究,提出了相关查询的概念并利用相关查询来提高当前查询的效率,提出了获取相关查询的keyword_match算法和利用相关查询的查询结果重构当前查询结果的reconstruct算法.理论分析和实验结果均表明,算法在保证了查询结果准确率的同时提高了查询效率.