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湖南省自然科学基金(11JJ2033)

作品数:5 被引量:182H指数:4
相关作者:胡春华荣辉桂罗新星刘耀王四春更多>>
相关机构:湖南商学院中南大学湖南大学更多>>
发文基金:湖南省自然科学基金国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 2篇网络
  • 1篇等式
  • 1篇多跳
  • 1篇信任推理
  • 1篇用户
  • 1篇用户满意
  • 1篇用户满意度
  • 1篇云计算
  • 1篇云计算环境
  • 1篇时滞
  • 1篇属性相似度
  • 1篇网络控制
  • 1篇网络控制系统
  • 1篇无线传感
  • 1篇无线传感器
  • 1篇无线传感器网
  • 1篇无线传感器网...
  • 1篇物联网
  • 1篇物联网环境
  • 1篇线性矩阵

机构

  • 4篇湖南商学院
  • 4篇中南大学
  • 1篇湖南大学
  • 1篇湖南工业大学

作者

  • 4篇胡春华
  • 1篇孔玲爽
  • 1篇王四春
  • 1篇朱红求
  • 1篇刘耀
  • 1篇李超良
  • 1篇荣辉桂
  • 1篇吴敏
  • 1篇罗新星
  • 1篇何典
  • 1篇阳春华
  • 1篇陈刚

传媒

  • 3篇中南大学学报...
  • 2篇通信学报

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2012
  • 2篇2011
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
物联网环境下负载均衡的低代价云存储数据副本分布被引量:4
2012年
为满足物联网终端结点移动性和数据访问实时性要求,根据云存储中副本分布与访问的模式,提出结合数据访问点位置和访问频率,具有低访问代价的存储服务器选取方法。考虑负载对访问代价的影响,通过动态更新代价矩阵,提出负载均衡机制。研究结果表明:该方法在最少副本数目的前提下,将副本分配到与访问情况相适应的具有较低访问代价的存储服务器上,可有效减少数据访问开销,并避免副本集中分布,保证各存储服务器的负载均衡,更适合于物联网环境中云存储数据管理。
何典吴敏胡春华
关键词:物联网负载均衡
基于用户相似度的协同过滤推荐算法被引量:146
2014年
协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在电子商务中得到了广泛的应用。然而,当此类算法应用到社交网络时,传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化,从而出现推荐算法效率偏低,推荐准确度下降问题,导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题,引入用户相似度概念,定义社交网络中属性相似度,相似度构成与计算方法,提出一种改进的协同过滤推荐算法,并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明:改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率,全面提高用户满意度。
荣辉桂火生旭胡春华莫进侠
关键词:协同过滤属性相似度用户满意度
云计算环境下基于信任推理的服务评价方法被引量:17
2011年
通过服务直接交互中的服务行为来建立SC与SP实体的信任推理、演化及对SP实体的QoS评价模型。该模型基于概率密度函数来表征服务实体间的信任度,提出了基于概率密度信任关系的计算、推理及合并的演化方法,并给出了依据信任推理与QoS修正的服务评价算法。实验结果表明该方法能有效评价服务参与者的信任度,削弱不可信的实体对服务评价的影响,提高服务选择过程的质量及准确性。
胡春华罗新星王四春刘耀
关键词:信任推理服务质量
基于时滞的网络控制系统鲁棒H∞滤波
2012年
针对图像序列目标匹配跟踪中出现模板漂移导致目标丢失的问题,提出一种基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法。对传统的最小绝对差准则进行改进,利用模板边缘到中心的距离作为参数对实时图与基准图的绝对差结果进行加权,增大失配位置漂移误差,使得真实位置的绝对差最小以防止模板更新过程中产生漂移。研究结果表明:该算法可以在跟踪中有效抑制模板漂移,实现对形变目标的长时间稳定跟踪,实时性好,便于在实时系统中实现。
陈刚朱红求阳春华孔玲爽
关键词:时滞网络控制系统H∞滤波器积分不等式线性矩阵不等式
无线传感器网络中面向动态多跳的非均匀分簇路由被引量:16
2011年
针对无线传感器网络中因均匀分簇而导致任务重的簇过早耗尽能量、整个网络失效的问题,提出一种自适应的动态多跳非均匀分簇方法,将传感器网络中的簇根据实际需要进行不均匀划分,承担任务较轻的簇划分得较小,而承担任务较重的簇则较大。通过均衡簇能量与其所承担的任务,有效地延长网络的生命周期。然后,将该方法应用于2种典型的路由算法LEACH和HEED。研究结果表明:在采用这种非均匀的分簇算法后,传感器网络的生存时间平均减小5%左右。
李超良胡春华
关键词:无线传感器网络非均匀分簇路由多跳
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