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向婵

作品数：6 被引量：18H指数：3
供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 3篇无线传感
  • 3篇无线传感网
  • 3篇传感
  • 3篇传感网
  • 2篇能耗
  • 2篇网络
  • 2篇网络生命周期
  • 2篇WSN
  • 1篇低能耗
  • 1篇多跳
  • 1篇休眠
  • 1篇虚构
  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇入侵检测系统
  • 1篇收敛速度
  • 1篇数据集
  • 1篇数据集中
  • 1篇说服
  • 1篇搜索

机构

  • 6篇昆明理工大学

作者

  • 6篇刘云
  • 6篇向婵
  • 4篇王海花
  • 1篇熊海楠

传媒

  • 2篇电子科技
  • 2篇云南大学学报...
  • 1篇西北大学学报...
  • 1篇信息技术

年份

  • 2篇2018
  • 4篇2017
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
能量感知休眠的ELSS算法在WSN中的优化研究
2018年
针对无线传感网络中簇头传感器能耗相对过大导致网络整体生存时间下降的问题,提出一种根据剩余能量选择休眠簇头的算法-ELSS。算法根据区域中心原则一次性选定工作簇头和休眠簇头,在工作过程中,当工作簇头剩余能量低于网络中所有节点平均能量时,工作簇头通过感知休眠簇头剩余能量多少选择能量最高者来替换其进行工作。依此反复,形成簇头组内部轮循工作机制,以分散簇头传感器相对集中的能耗,从而延长网络整体生存时间。仿真表明,ELSS算法相比于LEACH协议和S_LEACH协议能有效延长网络生命周期。
王海花刘云向婵
关键词：无线传感网网络生命周期
WSN中多跳网络能效和延迟控制优化研究被引量：2
2018年
在无线传感网的设计和应用中,能量消耗和端到端的延迟是主要方面。为了优化能耗和延迟,文中提出一种延迟能耗权衡多跳路由算法(DETMR),算法根据网络和能量模型提出一种新的能量消耗函数和端到端延迟函数,利用能量消耗函数和端到端延迟函数计算每一条链路的能耗值和端到端的延迟,选出满足端到端延迟限制的能耗最少的路由,即为数据传输的最佳路径。仿真结果表明,与常见的HEED协议、DEAR协议相比,DETMR算法能均衡网络能量消耗,延长网络生命周期。
刘云王海花向婵
关键词：无线传感网分簇能耗
三点定位估计算法在WSN定位中的优化研究被引量：3
2017年
在WSN中通常使用RSSI进行节点定位,在大部分研究中存在所假设的锚节点的移动轨迹相对理想化等问题。为了提高定位精度,文中提出了三点定位估计算法,设定初始时锚节点以随机角度做直线运动,任意未知节点在锚节点转向之前,随机选取两组RSSI值进行一次坐标计算,转向之后,每收到一组RSSI值就对坐标计算结果进行一次确定,最后对每次的确定结果进行加权估计,最新的确定结果所占权重最大。对比常见的PI算法和DuRT算法进行仿真分析,在锚节点以随机角度作直线运动轨迹情况下,三点定位估计算法在收敛速度表现较好的情况下,能够得出相对更高的定位精度。
向婵刘云熊海楠
关键词：加权估计收敛速度
基于虚构理论对不平衡数据集中少数类关联规则挖掘的研究被引量：9
2017年
在网络入侵检测系统中,数据挖掘往往面对的是不平衡数据集,而对不平衡数据集中少数类的挖掘是现在研究的热点.针对不平衡数据集中少数类的挖掘问题,提出了不平衡库关联规则挖掘算法(ARUD).算法首先构造一个知识联接强度矩阵,用来存储所有二项集的支持度计数,然后基于该矩阵挖掘满足最小说服度的所有关联规则,且ARUD算法仅需扫描整个事务数据库1次.采用了UCI数据库中4个典型的不平衡数据集,对比Apriori算法与CFP-Growth算法,ARUD算法能有效提取不平衡数据集中的少数类,并在数据挖掘运行时间和占用内存方面均有性能提升.
刘云向婵
关键词：不平衡数据集关联规则
WSN中基于中间节点的分层分簇网络生命周期优化研究
2017年
在大规模无线传感网中,选择中间节点构建分层分簇网络能降低能量消耗,延长网络生命周期.为了选择合适的中间节点,提出一种低能耗路径搜索算法—LEPSA.算法在混合整数线性规划模型基础上,从一系列可用中间节点,根据节点的剩余能量和接收、转发数据消耗的最低能量选择潜在中间节点,从而确定数据传输的最佳路径.仿真结果表明,对比P-LEACH协议与EEM-LEACH协议,LEPSA算法能有效降低网络能量消耗,延长网络生命周期,并且算法的计算复杂度没有明显增加.
刘云王海花向婵
关键词：无线传感网
基于互信息的特征选择在入侵检测中的优化被引量：4
2017年
在处理入侵检测中的大规模数据时,冗余和不相关的特征数据长期造成网络数据流量分类问题,这种特征会降低分类效率和精度,并影响系统的实时检测率。该文提出了一种新的基于互信息的特征选择算法(NMIFS),该算法能处理线性和非线性相关的特征数据。在数据预处理的过程中,使用该算法选择出最优特征,然后结合常见的最小二乘支持向量机算法(LSSVM)对数据进行分类。采用入侵检测标准数据集KDD Cup 99对模型进行性能评估,对比其他新型的优化算法,结果表明NMIFS算法更有助于LSSVM算法实现更高的分类精度和效率,降低计算复杂度,同时提高模型的检测率。
刘云向婵王海花
关键词：入侵检测系统互信息检测率
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