分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对大数据聚类算法计算效率与聚类性能较低的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法。将灰狼优化算法与人工蜂群算法结合,同时提高人工蜂群算法的搜索能力与开发能力。该策略能够有效地提高聚类处理的性能。采用混沌映射与反向学习作为ABC种群的初始化策略,提高搜索的解质量。将聚类算法基于Hadoop的MapReduce编程模型实现,通过最小化类内距离的平方之和,实现对大数据的聚类处理。实验结果表明,该算法有效地提高了大数据集的聚类质量,同时加快了聚类速度。
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: 在基于移动信标节点的无线传感器网络中,移动信标节点的路径规划问题直接影响定位性能,针对现有路径规划方法没有充分考虑到网络内未知节点的分布情况,存在定位覆盖率低且网络成本高的问题,设计了一种基于单个移动信标节点的路径规划方法,先通过网络内未知节点的分布情况,确定虚拟信标节点的位置以及数目;然后提出了一种基于高斯递减策略的非线性动态变化收敛因子改进灰狼优化算法,用于TSP算法求解路径规划问题,获得移动信标节点最短移动路径。仿真结果表明,该方法有效地提高了网络内未知节点的定位覆盖率,并且有效节省了网络成本。
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: 脑电情感识别在辅助测谎、临床医学、人机交互中发挥着重要作用。为提高脑电的情感识别率,提出了分段复合多尺度模糊熵算法,采用分段粗粒化和计算复合多尺度模糊熵的策略,使提取的特征较好的解决了数据缺失和计算不准确的问题;同时构造了应用余弦非线性收敛因子和动静态位置更新的灰狼算法优化支持向量机的分类模型。为证明所提的两种算法的有效性,进行了仿真实验的验证,并在公开DEAP数据库下与几种常见的支持向量机优化模型比较脑电的情感识别率,结果表明在提出的模型下,效价、唤醒度、优势度、喜欢度的平均识别率分别为87.27%、87.81%、89.06%、87.58%,均高于其他算法。另外对比了高/低喜欢度下效价和唤醒度的分类,实验说明喜欢度低时情感识别率较高。