分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统关联规则挖掘算法无法高效且准确地挖掘出隐含于用户操作记录中的时序关联操控习惯,提出一种基于FP-Growth的智能家居用户时序关联操控习惯挖掘算法。该算法分为三个阶段,分别基于用户操控动作森林、改进的FP-Growth算法和一种时间约束规则进行事务集的生成、时序频繁项集的生成以及最终时序关联操控习惯的生成。最后,使用真实用户操控记录进行对比实验,结果表明该算法能提高生成事务集的效率,并能更准确地发现用户操控家居设备的时序关联习惯。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对企业电力负荷随机性强、稳定性低、预测精度不理想等问题,提出了一种基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法。首先对最大偏差相似性准则算法进行修改,并提出使用预测日的负荷特征向量与最大偏差相似性准则算法聚类之后的类中心负荷特征的距离来确定预测日的相似日类别;然后将聚类后的相似日类别负荷数据作为BP网络的训练数据,输出预测日起始的连续三天96整点负荷值。实验表明,该方法提出的短期电力负荷预测方法在精度和网络训练时间上都有较大的提升,具有较高的有效性和实用性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 城市道路交通安全状态实时评估是智能交系统的重要研究内容。针对现有交通安全状态实时评估方法的评估效果不理想的问题,建立了基于视频信息的城市路段交通安全状态评估方法。首先,分析了基于视频信息的交通流参数快速检测方法;然后,从车速离散度的角度提出了影响城市路段交通安全状态的路段车速离散度的概念;最后,建立了基于路段车速离散度的城市路段交通安全状态评估方法。实验表明,所提方法能够实时合理地对城市道路的安全状态水平进行评估,评估结果可以为交通管理部门制定有效的城市路段交通安全改进方案提供相应的依据。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为减少通信时延对系统一致性的影响,针对有领导者的二阶非线性多智能体系统的领导跟随一致性进行了研究,新颖的提出近似随机脉冲时延的概念并应用于新协议。相比于传统协议,新协议在脉冲时刻通信时延较小时,各智能体基于时延态对自身当前时刻状态进行预测,并以自身未来预测状态取代时延态发送给各邻接智能体同时补偿自身反馈通道时延,从而使系统更快实现一致性。基于Lyapunov稳定性理论,利用一类再推广的Halanay不等式的性质给出两个保证系统实现一致性的充分条件。最后,实例仿真证明了新协议的优越性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 公交车具有固定的行驶路线和发车周期、统一的车载设备标准、低隐私泄露风险等特性。根据公交车的特性,设计了一个基于公交网络的车载群智感知系统,系统中的数据中心通过公交网络中的公交车来采集城市数据,以满足数据用户的需求;随后研究系统中的任务分配问题和数据交易问题。基于贪婪算法设计优化任务分配策略以最小化系统的数据采集能耗成本,和根据博弈论设计最优数据交易策略以最大化系统的经济效益。最后通过仿真,验证了提出的策略的有效性和优越性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 关联规则挖掘是数据挖掘重要研究课题,大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求,而关联规则挖掘的最耗时的步骤是频繁模式挖掘。针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题,结合Apriori算法和FP-growth算法,提出一种基于事务映射区间求交的频繁模式挖掘算法IITM(interval interaction and transaction mapping),只需扫描数据集两次来生成FP树,然后扫描FP树将每个项的ID映射到区间中,通过区间求交来进行模式增长。该算法解决了Apriori算法需要多次扫描数据集,FP-growth算法需要迭代地生成条件FP树来进行模式增长而带来的效率下降的问题。在真实数据集上的实验显示,在不同的支持度下IITM算法都要要优于Apriori、FP-growth以及PIETM算法。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对多源海量实时数据的复杂事件检测中,原始事件流的分流处理存在事件检测准确率低及效率慢的问题,提出一种基于事件树的复杂事件检测方法。首先给出事件依赖关系的明确定义,然后根据原子事件间存在的多依赖关系生成原子事件树,以事件树为节点构造依赖事件树链表,提升复杂事件处理引擎的有效检测次数,使得事件检测的匹配效率得到提升。同时该方法减少了事件检测过程的内存消耗,提高了事件检测的吞吐量。仿真实验与案例研究证明了提出方法在海量数据处理上的优异性及可行性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为符合实际情形,针对不确定与随机发生非线性的多智能体系统,研究了有时延且网络拓扑切换时系统的领导跟随一致性。传统协议通常保守的假设邻接个体间通信时延与个体和领导者间通信时延大小相同,新协议中上述时延可以大小不同。相比于传统方法,新颖的将复杂网络同步问题研究领域对时延的处理方法引入到多智能体系统一致性问题的研究中,利用一类推广的Halanay不等式,给出系统实现领导跟随一致性需满足的两个与时延无关的充分条件,即时延在相关参数满足定理条件的前提下不影响系统最终实现一致性。相比其他方法得到的含有时延的判定条件,本研究结果保守性更低,实例仿真验证了新协议的可行性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 从可观测的变量中推导出潜在的因果关系是人工智能领域的热点研究之一。传统的基于独立性检测的方法是通过检测V结构来确定一组马尔科夫等价类而非最终的因果关系;而加噪声模型算法却只能适应于低维度的因果网络结构。为此,提出一种采取分治策略的混合加噪声模型与条件独立性检测的因果方向推断方法。首先是将一个n维因果网络分解成n个诱导子网络,分别归入三种基本结构(单度结构、非三角结构和存在三角的结构)中的一种,从理论上分别证明其有效性;其次对每个诱导子网络进行基于加噪声模型算法与条件独立性检测相结合的方向推断;最后把所有子网络合并起来构建成完整的因果关系网络。实验表明,该方法比传统的因果关系推断方法更加有效。