云南省教育厅科研基金(6Y0006D)
- 作品数：6 被引量：7H指数：2
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- 两种基于谱方法的流形学习算法研究被引量：4
- 2008年
- 流形学习方法是一种新型的非线性降维方法,它可以有效地对具有内在流形形式的非线性高维数据进行维数约简.目前,流形学习已被成功应用于聚类、可视化等数据挖掘领域,表现出卓越的性能.首先讨论了流形学习的研究现状,然后介绍了这一领域中影响最大的2种算法:局部线性嵌入算法和等距特征映射算法.
- 周波
- 关键词：流形学习谱方法等距特征映射局部线性嵌入
- 基于模糊神经网络及Agent控制器的网络路由数值调整研究
- 2009年
- 基于典型多输入、单输出模糊控制系统,建立了基于模糊控制系统的神经网络(FNN)模型,并根据Agent网络控制系统的特点设计了基于模糊神经网(FNN)的Agent控制器,对Agent网络管理系统的网络权值进行了动态调整研究.研究结果表明,采用基于FNN的Agent控制器可对Agent网管系统的网络权值进行动态调整,进而可实现大型复杂网络系统中A-gent的最优动态路由序列的计算.
- 范菁何磊杨柽杨帆
- 关键词：AGENT控制器网络权值
- SVMENCL:一种入侵检测的新方法(英文)
- 2007年
- 在入侵检测中使用单个的支持向量机容易因"单点失效"而危害系统安全.提出一种基于支持向量机集成的方法来进行入侵检测.它采用负相关学习技术,在误差项中使用相关性惩罚因子使得生成的分类器有更好的多样性和精度;算法采用进化策略来自动地确定个体支持向量机的超参数,避免了需要了解问题的先验知识;最后,采用集成技术来组合个体支持向量机的检测结果.仿真实验表明这一方法有更好的检测性能,并且这种分布式并行检测方法有利于增加入侵检测系统的鲁棒性.
- 谷雨周波赵佳枢
- 关键词：负相关学习支持向量机
- 嵌套式移动Agent的形式化研究
- 2007年
- 应用任务Agent和巡航Agent构造了移动Agent分布式网络管理模型,采用进程代数方法p演算对该模型中Agent间的嵌套过程、交互行为和验证过程等部分行为进行了形式化的描述,从理论上验证了在大型网络中使用嵌套式移动Agent进行分布式管理的可能性.
- 范菁谢建斌赵艳芳杨柽
- 关键词：网络管理形式化移动AGENTΠ演算
- 嵌套式移动Agent网络管理研究被引量：1
- 2007年
- 为提高传统静态网络管理方式的效率,将移动Agent技术应用于网络管理,依据迁移代码与任务代码分离编码的思想,应用任务Agent和巡航Agent构造了嵌套式移动Agent网络管理模型,针对模型导出了移动Agent的移动时间开销公式,并进行了相应的试验研究。研究结果表明,与传统静态网络管理方式相比,嵌套式移动Agent网络管理方式具有更大的灵活性、可重用性、智能性和分布性。
- 范菁谷雨张天军
- 关键词：网络管理移动AGENT
- 无线自组织网络中的自适应竞争窗口退避算法被引量：2
- 2008年
- 基于无线自组织网络IEEE802.11协议原理,改进Ad Hoc网络标准DCF算法,提出一种自动调整最小竞争窗口的退避算法——ABEB算法,建立算法的二维Markov链模型,导出其稳态分布概率,分析其性能并进行了仿真。研究结果表明,与标准DCF算法相比,该算法的吞吐量平均提高了18%,时延平均降低了11%。
- 范菁高飞王万升陈跃斌
- 关键词：无线自组织网络IEEE退避算法
