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在无线传感器网络中,节点的大量随机部署导致冗余节点的存在,寻找冗余节点并使它定时休眠,可以减少网络冗余数据和信道拥塞、降低节点能耗,从而延长网络的生命周期.现有的CCP算法、圆周覆盖算法在去除冗余节点后网络产生覆盖盲区;基于Voronoi图的算法计算量大且只能用于同构网络;节点时间表制定算法在判定过程中只考虑部分邻居节点,不能完全消除冗余节点.提出基于网格划分的冗余节点判定方法,并且将网格算法与EECRS协议结合,建立基于冗余节点消除的路由协议.仿真分析结果表明,网格算法冗余节点判定的准确性优于圆周覆盖算法和CCP算法的;网络生命周期比圆周覆盖算法的延长22.2%,比CCP算法的延长30.5%,该路由协议能够有效延长网络生命周期. 相似文献
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利用基于字节指纹极值特征的数据分块算法,设计并实现了一种灾备数据恢复方法.该方法对源数据和备份数据进行可变长数据分块,计算并比较对应数据块摘要值,确定源数据和备份数据的差异数据,采用差异数据拷贝的方法完成数据恢复.实现了对重复数据的有效检测,比完全数据拷贝节省32.79%-85.36%的网络带宽. 相似文献
3.
杨佳 《成都信息工程学院学报》2013,(6):623-626
传统的射频开关控制卡主要采用通用接口总线进行通信.因通信方式单一,应用范围受到较大的限制.为满足控制卡能在不同主流网络中使用要求,设计以AT91RM9200为核心制作嵌入式硬件平台,在此基础上扩展包括以太网媒质接入控制层接口在内的多种通信接口,同时采用微控制器操作系统第2版本进行灵活有效的软硬件任务调度操作,从而使射频开关控制卡具备高度的功能配置灵活性,实时多任务操作性.实践证明该射频开关控制卡除适用于传统通用接口总线网络外,也能较好地利用以太网等主流网络进行控制信息的收发通信.相比传统射频开关控制卡,应用范围得以有效的扩展. 相似文献
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深度学习方法可有效提高传统基于遥感影像的设施农业典型地物识别与提取方法的结果精度,对传统农业的转型和发展意义重大。本文针对遥感影像大背景小目标的特点,以及设施农业典型地物的图像特征,结合深度残差思想和Faster R-CNN提出DRTOMA算法：首先,使用深度残差网络作为其基础特征提取网络,以此获得更深层次的图像特征,并抑制网络退化和衰退问题;然后在残差单元和全连接层之间加入改进的空间金字塔池化层,从而去除输入图像固定大小的限制,增加网络对图像尺度的敏感度;最后,在全连接层间添加dropout层,减少网络计算的复杂度,提升抗过拟合效果。仿真结果表明：同部分已有的检测算法相比,DRTOMA算法的平均识别准确率和召回率均取为最优,分别为91.87%和90.63%;在最优识别精度近似的情况下,DRTOMA算法比Faster R-CNN算法的召回率高约2%,网络更易收敛,训练难度较低。综上所述,DRTOMA算法是一种有效可行的设施农业典型地物检测方法。 相似文献
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针对时变信号模式分类问题,建立一种过程支持向量机模型.该模型的输入为时变函数,通过核函数变换将动态模式映射到高维特征空间,经过学习训练集中函数样本类别特性,自适应提取动态模式的过程特征,直接分类辨识时变信号.证明过程支持向量机与单隐层前馈过程神经元网络的二分类能力等价;将复杂的动态模式集合非线性地映射到高维特征空间,提... 相似文献
6.
迅雷作为中国使用最广泛的下载软件,给网络带来沉重的负担,而迅雷流量识别作为有效控制迅雷流量的基础,对其识别方案的研究有着重要的意义.首先对迅雷的下载机制进行分析和探讨,通过实际的抓包分析,提出一种基于行为模式的迅雷流量识别方案,并给出识别流程,最后再对该识别方案进行实验验证.实验结果表明,该方案对比基于特征字的流量识别方案和基于深度流检测的流量识别方案,有更高的识别率. 相似文献
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随着现代地学研究的深入与交叉融合,地理空间模型变得日益复杂,需要的输入数据也越来越多。为了快速、高效准备输入数据,一种有效的方法就是为模型自动匹配网络上已经共享的数据。在此背景下,本文针对不完全匹配数据需要自动转换处理的需求,开展了匹配结果精准表达方法研究。首先分析了自动数据匹配流程,在此基础上,提出了匹配结果精准表达结构及其形式化方法。匹配结果包含数据内容、空间和时间3个本质特征项,以及数据类型、格式和结构等形态特征项,每个特征项通过基于XML的相似度、匹配关系、匹配范围分别对共享数据与模型输入数据是否一致、差异在哪、差异有多大等问题进行精准的形式化表达。如果某一数据特征项相似度为1或本质特征项相似度为0时,意味着该特征项完全满足或完全不满足模型的需求,则没有必要进一步精准表达匹配结果;否则需要按上述方法对该数据特征项的匹配结果进行精准的形式化表达。湖南省2010年土壤生产潜力计算实践表明,本文方法可以为后继数据处理服务的自动组合及其数据的自动处理,以及最终向模型推荐完全符合需求的数据奠定基础。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像变化检测结果较破碎,易产生椒盐噪声、监督训练过程中人工标注成本较高、训练样本冗余以及大量未标注样本信息未有效利用等问题,提出一种超像素与主动学习相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。利用超像素分割算法得到超像素对象,提取其光谱和纹理特征;引入并借助主动学习样本选择策略充分利用未标注样本信息,挖掘不确定性最大、最易错分的样本交由用户人工标注;为保证所选样本的多样性,加入基于余弦角距离的样本相似性度量,以减少样本间信息冗余,在减轻人工标注负担的同时获得良好的分类性能。通过对2组不同场景的遥感影像的实验,表明本文提出的2种方法能够在标注少量训练样本的情况下获得较好的变化检测结果,且加入样本相似性度量的变化检测方法在有效减少人工标注成本和训练样本冗余的同时,能够更快地达到收敛、提升检测质量。 相似文献
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胜坨油田沙河街组二段复杂断块油藏水淹层测井解释研究 总被引：2，自引：1，他引：1
以胜坨油田发育的典型复杂断块油藏为例,利用密闭取芯井资料建立判别关系和测井解释模型,进行沙河街组二段1-3砂组复杂断块油藏水淹层测井解释。首先介绍了该水淹层测井响应特征,接着应用多项式趋势面分析方法对测井数据进行标准化处理,并选择测井资料齐全、质量可靠、有钻井取芯和录井、试油资料的井为关键井,结合试油试采、岩芯分析资料建立测井解释模型。结果表明:胜坨油田沙河街组二段1-3砂组复杂断块油藏已经进入高含水阶段,水淹层发生明显的自然电位曲线基线偏移、地层电阻率降低、自然伽马降低、声波时差增大等现象;选择沙二段顶部的高阻白云岩段(厚度为8～12 m)作为标准层进行标准化处理;声波时差三次趋势面分析效果较好,拟合度达到22.6%,平均校正量为14μs/m;T4j17、T2-121井取芯井段较长且收获率较高,分析化验资料较丰富,测井资料齐全且质量较好,能够反映沙二段1-3砂组复杂断块油藏储层特征,被选为关键井;建立泥质体积分数、粒度中值、孔隙度、渗透率、含水饱和度等解释模型。最后,通过对水淹层的测井资料进行逐井处理、计算机逐点或按层输出主要储层参数等3个方面检验解释模型,定量评价了测井解释模型的应用效果。结果表明:测井解释结果与岩芯物性和生产数据吻合较好,获得了较为可靠的地区储层地质分析结果,可为注水开发调整提供有效的参考。 相似文献
10.
传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进：① 在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;② 在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;③ 在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到87.3%、90.2%、88.4%、96.4%,均高于UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+网络和N-Siam-DeepLabv3+网络,检测结果较为完整,对边界的检测也更为平滑,且对尺度变化具有更高的鲁棒性。 相似文献
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在综合考虑多个特征因子的线要素匹配时,根据经验知识确定各特征因子的权值会造成人为误差。针对该问题,本文提出了基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法,根据线要素的几何和拓扑特性选取长度、方向、形状、距离及拓扑5个特征因子的相似度作为路网匹配参考因子。首先,分别在参考图层和待匹配图层中选取样本数据组成样本对,计算样本数据的5个特征因子相似度,用样本数据的5个特征因子相似度和样本的匹配度组成学习模式对;然后,利用BP神经网络的误差反向传播机制自动学习调整各神经层之间的连接权值;最后,输入全部数据,计算参考图层的弧段和待匹配图层的弧段间的匹配度,实现综合多特征因子的路网匹配。实验结果表明,利用人工神经网络进行综合多特征因子的路网匹配可以提高匹配效率和匹配准确度。 相似文献
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为了发现电子政务内网的信息安全隐患,提出一种将层次分析法(AHP)与反向传播人工神经网络(BP ANN)技术相结合的内网信息安全评估方法,基于AHP与BP ANN分别建立模型共同完成评估。以电子政务内网信息安全指标作为样本,利用AHP模型得到指标体系第二层的指标值,再以AHP模型输出值为样本对BP ANN评估模型进行学习和训练,找到输入与输出之间的关系,并对训练好的BP网络进行验证。仿真结果表明,评估方法能够为复杂的电子政务内网进行信息安全评估,评估模型稳定且自适应性强。 相似文献
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针对地震信号中存在大量环境噪声的问题,基于天然地震事件和人工爆破事件建立初始数据集,利用集合经验模态分解（EEMD）技术对波形信号进行分解、降噪,提取出较纯净的各阶本征模态函数（IMF）分量,然后对前10阶分量分别计算分布熵,即EEMD多尺度分布熵,建立神经网络输入矩阵。应用鲸鱼优化算法（WOA）对自组织特征映射（SOM）神经网络参数（竞争层维数、网络训练次数）进行优化,针对不同训练样本寻找对应的最优参数值以改善模式识别的稳定性,从而提高地震识别率。结果表明,EEMD多尺度分布熵结合WOA-SOM模型可有效识别天然地震和人工地震。 相似文献
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基于神经网络的话务量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
话务量具有高度的非线性和时变特性,由于神经网络具有较强的非线性映射等特性,将其运用于非线性的话务量短期预测是非常合适的。以青白江2005年10月的话务量作为预测对象,提出基于BP神经网络和基于Elman神经网络的话务量预测模型,仿真实验表明两种模型对于话务量的短期预测均是可行有效的。经过比较,Elman神经网络训练速度比BP神经网络快很多,更适用于实际应用。 相似文献
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针对目前入侵检测系统入侵检测准确性低，误报率高，在检测到入侵时只能被动响应，不能采取积极主动的防御措施等特点，提出一个具有自适应、主动响应能力的网络入侵检测和防御系统模型，称为anidp。并详细讨论该模型的体系结构、特点以及实现技术等。 相似文献
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交通标志检测是自动驾驶中的重要研究方向,实时准确地从街景图像中检测交通标志对实现自动驾驶及智慧城市的发展具有重要意义。传统的算法基于颜色、形状特征进行检测,只能提取特定种类的交通标志,算法无法同时检测不同类型的交通标志。基于图像特征+机器学习分类器的算法需要人工设计特征,算法速度较慢。主流的基于深度学习的方法多基于先验框,在网络设计上引入了额外的超参数,且在训练过程中产生过量的冗余边界框,容易造成正负样本不平衡。本文受Anchor-free思想的启发,引用YOLO检测器直接回归物体边界框的思路,提出一种基于Anchor-free的实时交通标志检测网络AF-TSD（Anchor-free Traffic Sign Detection）。AF-TSD摒弃了先验框的设计,并引入自适应采样位置可变卷积与注意力机制,大大提高网络的特征表达能力。本文开展大量对比实验,实验结果表明本文提出的AF-TSD交通标志检测网络速度接近主流算法,但精度优于主流算法,在德国GTSDB交通标志检测数据集上取得了96.80%的精度,检测速度平均单张图片32 ms,达到实时检测的要求。 相似文献
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针对通过黑白名单匹配的检测方法检测钓鱼页面准确率低的特点,提出基于钓鱼者行为的图状链接结构特征,对钓鱼页面进行分析,引入数据挖掘的频繁子图挖掘算法,对数据库中积累的数万个钓鱼页面进行子图模式挖掘,提取钓鱼页面的共同子图结构特征,检测网络钓鱼行为。实验结果发现,在加入了子图特征的钓鱼页面检测方法中,检出率能达到80%.因此,基于行为的钓鱼页面检测提高了钓鱼页面检测的能力,并且挖掘出的子图模式为钓鱼者的行为提供了依据。 相似文献
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通过综合空间关系、几何、语义等多种特征对建筑群模式进行智能识别,在地图多尺度表达和数字化制图等领域有着重要的意义。将图卷积神经网络用于建筑群模式智能识别能够克服传统方法依赖人工经验设置参数、制定的规则过于严格等缺点。但是该方法往往存在样本比例失衡的问题,容易导致样本数量较少的类别无法正确识别。本文首先以建筑物质心作为样本进行聚类获得建筑群组。其次,将同一群组内的建筑物质心作为样本进行Delaunay三角剖分来构建建筑群的图结构,其中图节点特征选取能够描述建筑群几何特征的面积、大小、方向等相关指标。再次,通过图结构过采样的方式对样本数量较少的建筑群图结构进行增强,然后将样本数量较少的建筑群图结构增强前后的数据分别输入图卷积神经网络模型进行训练,并结合ROC曲线等多个评价指标对模型的性能进行了评测。实验结果表明,对样本数量较少的建筑群图结构增强之后,模型对于样本数量较少的建筑群识别准确率有了明显的提高。 相似文献
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针对普通神经网络的梯度消失和易陷入局部极值的问题,提出一种基于多元宇宙优化算法(multi-verse optimizer, MVO)的BP神经网络优化方法(MVO-BP),利用MVO全局寻优的特性求取BP神经网络各层之间可靠的神经元阈值与连接权,从而使神经网络预测模型具备更高的预测精度。建立基于MVO-BP算法的GNSS高程异常拟合预测模型,并采用实际工程中少量高程异常数据进行算法可行性检验。结果表明,相较于常规的BP神经网络法及多面函数法,MVO-BP法精度更高、适用性更强,可为实际工程测量中正常高的求取提供参考。 相似文献