【摘 要】
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为解决P2P网络中Chord算法众多节点性能不一、节点频繁离开和加入制约系统性能的问题,提出了基于信息相关度的分组改进算法。该算法通过引入节点信息相关度的概念,对原Chord进行信息相关度的一个分组调整。从每个组选出两个超级节点组成超级组,同时为每个节点增加了逆时针路由,在两个超级节点顺逆两个方向上选择出最短路径进行查找。实验表明,改进后的算法使得系统的性能和适应性都得到了加强,提高了Chord在
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为解决P2P网络中Chord算法众多节点性能不一、节点频繁离开和加入制约系统性能的问题,提出了基于信息相关度的分组改进算法。该算法通过引入节点信息相关度的概念,对原Chord进行信息相关度的一个分组调整。从每个组选出两个超级节点组成超级组,同时为每个节点增加了逆时针路由,在两个超级节点顺逆两个方向上选择出最短路径进行查找。实验表明,改进后的算法使得系统的性能和适应性都得到了加强,提高了Chord在对等网中的查找效率。
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传统定性趋势分析方法中,存在划分片段宽度难以自适应、依赖人为设定阈值、算法复杂等问题,针对这些问题,提出了一种新的基于滑动窗口的定性趋势分析方法。方法采用一个滑动的窗口,并对窗口内的数据进行线性拟合,根据拟合的情况扩大或缩小窗口,确定每个片段的最佳大小,将每个片段识别为上升、下降或不变,最终获取数据的定性趋势。在化工过程趋势分析应用的结果表明,该方法能够更为有效地提取、识别出趋势,具有较高的准确性
根据不确定、非线性复杂生产过程的质量预测难点,提出一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法。首先利用K-均值聚类算法对过程进行工况划分,结合支持向量机回归原理建立各局部质量预测模型,再利用改进粒子群算法求解最优的各局部模型权重,使全局模型的输出与预期输出之间的误差达到最小,以得到其全局模型,进而实现生产过程的质量预测。该方法较好地解决了复杂生产过程的复杂不确定的问题,同时有良好的全局适应性。最后以
为了能正确检测显著性图中的多个显著性目标,提出了一种基于全局颜色对比的显著性目标检测算法。该算法首先提取图像的全局颜色对比度特征,然后把显著性图和全局颜色对比度作为特征输入条件随机场框架中,得到二值显著性掩模,最后经区域描绘子计算得到包含显著性目标的最小外接矩形。在两种公开的数据集上的实验结果表明,该算法在精度、召回率以及F-测度方面的表现优于现有其他几种算法,在计算效率上也具有一定的优势。因此,
为解决先验概率作为重要性密度函数因未融入最新的观测信息而造成测量精度低的问题,提出了迭代容积粒子滤波。此算法采用Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波设计重要性密度函数,在迭代过程中不断修改新息的方差和协方差,使重要性密度函数更接近后验概率密度。此外,为确保状态协方差矩阵的正定性,采用了平方根滤波的思想,通过正交三角分解来代替每次迭代的矩阵开方操作。仿真实验证明,此算法可以提高滤波精度,适用
随着网络中部分路由器使用了负载均衡策略,发往同一目的端的数据包不再沿着单一路由转发,传统的拓扑测量工具Traceroute将难以发现网络中的负载均衡链路及节点,测量精度受到影响。多路径路由探测算法(MDA)在端到端网络拓扑测量中能够有效地发现负载均衡节点产生的多条路径,但探测量却是Traceroute的近10倍。提出一种改进的多路径路由探测算法,通过设置全局查找表,源主机能够自适应地选择探测策略以
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