基于演化博弈的舆论信息与观点的协同演化模型构建方法

    公开(公告)号:CN111523046A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010281819.5

    申请日:2020-04-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于演化博弈的舆论信息与观点的协同演化模型构建方法,属于演化博弈领域,包括:步骤1、选择100*100的规则网格网络作为社交网络模型,社交网络上的每个个体在规则网络中占据一个网格,为每个个体赋予属性值;步骤2、将每一个个体作为中心个体,对中心个体进行循环协同演化;步骤3、利用定时器进行定时操作,在每一轮次演化过程中,当到达规定时间时,停止协同演化过程,向名誉值最高的个体渗入信息,同时增加该个体的名誉值;然后继续进行协同演过操作;步骤4、循环进行步骤2和步骤3,直到完成所有中心个体的协同演化。该方法促进了社交网络中个体之间积极合作行为的涌现,具有实用性。

    基于余弦相似度协同过滤的混合推荐方法

    公开(公告)号:CN110175289A

    公开(公告)日:2019-08-27

    申请号:CN201910439840.0

    申请日:2019-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于余弦相似度协同过滤的混合推荐方法,主要解决现有技术获取用户数据单一,数据过于稀疏和推荐性能不高的问题。其步骤为:1.采集用户的信息;2.对用户历史行为数据进行数字化;3.提取出特定群体都感兴趣的文档;4.构建每篇文档与之最相似几篇文档字典;5.构建用户文档评分矩阵;6.用评分矩阵训练出最佳模型;7.根据最佳模型形成推荐列表推荐给用户;8.当用户阅读推荐列表文档到达阈值,重新开始。本发明获取多维度信息,并将其加入到推荐系统中,利用最相似关联公式对数据集进行插入操作,不仅提高了推荐系统的性能,而且缓解了矩阵稀疏性的压力,可用于从大量的数据中找到用户感兴趣的文档。

    量子密钥分发网络端到端瓶颈密钥速率的测量方法

    公开(公告)号:CN106130725B

    公开(公告)日:2019-04-23

    申请号:CN201610742049.3

    申请日:2016-08-26

    Abstract: 本发明公开了一种量子密钥分发网络端到端瓶颈密钥速率的测试方法,主要解决现有技术中因瓶颈链路密钥速率未知而引起的资源分配不当问题,其实现步骤是:1)设置测试数据包长;2)设置测试路径源端和目的端;3)在源端发送N个间隔为0的等长测试数据包;4)在目的端接收数据包并统计相邻数据包之间的到达间隔;5)根据相邻数据包之间到达间隔选择数据包长度重新进行测量;6)根据测量所用包长计算密钥速率;7)对不同包长测得的密钥速率求均值获得最终密钥速率。本发明不仅能测得量子密钥分发网络中端到端瓶颈链路的密钥速率,而且通过数据包包长的选择提高了测量精度,可用于为量子密钥分发网络的性能优化提供依据。

    一种基于车辆自组织网络的车辆位置定位信息融合方法

    公开(公告)号:CN105682222B

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201610114656.5

    申请日:2016-03-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于车辆自组织网络的车辆位置定位信息融合方法包括如下步骤:S1,确定自组织网络内的目标车辆周围的车辆数,如车辆数为n辆,则运行n次单车数据融合方法;假设目标车辆周围有四辆车,则运行四次单车数据融合方法;S2,运用模糊贴近度融合方法,剔除其中疏失的数据,并根据贴近度计算权重,得到车辆位置定位信息。本发明通过根据时延内的行驶相对距离差来减小并消除网络时延对测距带来的误差影响,且假定自身车辆图像测距和雷达等测距是实时的。在采用距离等数据进行融合时,对接收到的系统中其他车辆的定位信息进行预修正,然后进行数据融合,最后针对每个辅助车辆融合的结果进行再次融合,提高了目标定位精度。

    一种基于丢包率测量的WSN分簇方法

    公开(公告)号:CN104010339B

    公开(公告)日:2017-10-31

    申请号:CN201410238287.1

    申请日:2014-06-03

    CPC classification number: Y02D70/34

    Abstract: 本发明公开了一种基于丢包率测量的WSN分簇协议(LEACH‑LLR)。首先在每一轮开始时,所有节点均将自己的能量E、丢包率P和位置信息ID发送到汇聚节点,汇聚节点计算出网络中节点的有效能量,只有当有效能量Ev高于平均有效能量值Evaver的节点才会被选作候选簇首,并建立一个候选簇首集合。然后汇聚节点对候选簇首集合运用LEACH‑C协议中的模拟退火算法,基于网络总的能量消耗最小函数进行目标优化,通过使用模拟退火算法从候选簇首中选择出使目标函数较小的簇首集合。得出所有节点的分簇方案。本发明解决了现有分簇节点的簇首丢包率过高导致网络生存时间减少,数据传输效率低和时延大的问题。

    一种基于能量检测的信号检测方法

    公开(公告)号:CN103414527B

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201310344381.0

    申请日:2013-08-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于能量检测的信号检测方法,该方法通过系统分析带宽(Bs)大于信号调制带宽(Bc)的情况下,根据系统分析带宽内的频谱分段能量方差,确定是否有信号存在,在噪声为功率普均匀的白噪声条件下,无信号时,系统分析带宽内均匀频域分段的各段能量基本相等,其方差和接近0;在此种噪声和信号同时存在时,由于调制信号的功率谱通常在带内是不平坦的,因而系统分析带宽内均匀频域分段的各段能量不同,其方差和大于0.本发明解决了传统的能量检测法,在背景噪声变化时,无法进行自适应调节的问题。此外,本发明方法简单,操作方便。

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