广西壮族自治区自然科学基金(2012jjBAG0074)
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 相关作者：洪月华梅佳伍华健王生原更多>>
- 相关机构：广西经济管理干部学院广西大学桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家自然科学基金广西教育厅科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 实时系统组合抽象精化验证研究
- 2014年
- 实时系统已经广泛应用于人们工作生活中的各个领域,通常要求具有很高的可靠性,采用形式化方法对实时系统建模并验证是构建可信实时系统的重要手段.现有的实时系统大多是由组件构成的,为缓解组合形式验证中常见的状态爆炸问题,可以对实时系统组合模型运用时钟区域等价方法进行状态划分及合并,用构件抽象的组合建立构件组合的抽象并确保一致性,在验证过程中基于改进的反例引导的抽象精化框架对抽象模型进行精化以消除模型抽象可能引入的附加行为(伪反例).最后,以铁轨交通灯控制系统为例,通过相关实验进行数据分析与比较来说明方法的有效性.
- 梅佳王生原伍华健
- 基于粗糙k-均值的分布式聚类算法被引量：1
- 2013年
- 针对传统k-均值聚类算法中每个属性聚类作用相同而导致的聚类效果不佳,以及不适宜在传感器网络中使用等问题,在传感器网络中采用粗糙k-均值算法对数据进行分布式聚类,可减少网络负载和传感器节点能量的消耗.实验结果证明:该算法在聚类速度、聚类正确率、网络传输通信量等方面均优于传统k-均值算法.
- 洪月华
- 关键词：K-均值粗糙集无线传感器网络分布式聚类
- 传感器网络分布式数据流的频繁项集挖掘算法被引量：4
- 2013年
- 研究无线传感器网络中数据流频繁项集挖掘问题。针对集中式的静态数据流频繁项集挖掘方法不能在传感器网络中直接使用这一特点,提出基于传感器网络的分布式数据流的频繁项集挖掘算法FIMDS。该算法基于FP-tree快速挖掘出传感器节点上单一数据流的局部频繁项集,然后通过路由将其在无线传感器网络里逐层上传合并,在Sink节点上汇聚后,采用自顶向下的高效剪枝策略挖掘出全局频繁项集。实验结果表明,该算法能有效地大幅度减少候选项集,降低无线传感器网络中的通信量,并有较高的时间和空间效率。
- 洪月华
- 关键词：无线传感器网络分布式数据流数据挖掘
- 传感器网络分布式免疫遗传聚类算法研究被引量：2
- 2013年
- 本文研究无线传感器网络数据的聚类分析问题.针对传统k-means对初始聚类中心敏感和易于陷入局部次优解的缺点,提出一种基于传感器网络的分布式免疫遗传k-means聚类算法.该算法将聚类中心作为染色体,通过遗传算法来优化传统k-means聚类算法的初始聚类中心,将免疫算法的选择操作引入染色体的遗传进化中,使染色体的浓度和适应度共同对其在进化中被选择产生影响,实现了染色体种群的多样性保持机制和自我调节功能,将搜索工作引向全局最优,较好地解决了k-means算法的早熟现象问题.实验结果证明,本文算法改进了数据的聚类划分效果,能够把聚类结果快速收敛至全局最优,聚类准确率较高.
- 洪月华
- 关键词：聚类分析免疫算法无线传感器网络
