检索结果-南通市图书馆

基于时间序列提取和维诺图的电力数据异常检测方法

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电力建设 2017年第5期38卷 105-110页

作者：裴湉齐冬莲浙江大学电气工程学院杭州市310027

电力网络中信息系统与物理系统的深度融合,导致现代电力系统易受异常数据的影响。现有的电力数据异常检测方法未能充分挖掘数据特征,存在计算复杂、灵活性差、精度较低等缺点。提出一种基于时间序列提取和维诺图的异常数据检测方法,利... 详细信息

电力网络中信息系统与物理系统的深度融合,导致现代电力系统易受异常数据的影响。现有的电力数据异常检测方法未能充分挖掘数据特征,存在计算复杂、灵活性差、精度较低等缺点。提出一种基于时间序列提取和维诺图的异常数据检测方法,利用重要点分段的时间序列提取方法,将高维数据进行降维处理,并将其映射到二维平面上,构造维诺图分区,进而检测出异常数据。该方法可降低数据维度和算法复杂度,能根据序列特征灵活设定异常阈值,实现异常数据的准确检测,仿真实验证明所提方法的有效性。

关键词：时间序列维诺图异常检测电力数据

基于飞蛾扑火算法和维诺图理论的智慧农业通信节点部署策略

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湖北农业科学 2022年第21期61卷 176-182页

作者：常瑞莉青海建筑职业技术学院西宁810012

针对5G背景下大规模智慧农业传感器网络通信节点在三维空间内部署时,考虑到免费节点传输方式存在的耗电、成本高、断线等问题,智慧农业通信的通信节点被发送到基于5G技术的三维空间。基于Voronoi(VD)设计和考虑的飞蛾扑火算法,通过对相... 详细信息

针对5G背景下大规模智慧农业传感器网络通信节点在三维空间内部署时,考虑到免费节点传输方式存在的耗电、成本高、断线等问题,智慧农业通信的通信节点被发送到基于5G技术的三维空间。基于Voronoi(VD)设计和考虑的飞蛾扑火算法,通过对相关模型进行优化求解,从而取得传感器网络通信节点的部署位置。首先,利用5G带宽的大容量,设计了分层通信方案。针对VIMFO随机化种群生成算法和无方向搜索的缺点,设计了一种基于三维VD的引导搜索算法(VIMFO);最后,设计了高效的模型来获取传感器网络的通信节点、分布位置。仿真结果表明,与MFO算法相比,VIMFO算法可将速度提高37.89%,在保证所有智慧农业通信网络节点连通的原则下,提高通信网络节点的生存周期。

关键词：智慧农业通信节点传感器网络节点部署飞蛾扑火算法维诺图

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基于集合影响力的多点核心维诺图算法实现

计算机工程与设计 2016年第8期37卷 2110-2115页

作者：陈学森蔚承建王开钱震南京工业大学电子与信息工程学院江苏南京210009 东南大学信息科学与工程学院江苏南京210018

为实现大数据量下空间多核心凸域划分,改善传统维诺图在空间划分问题的应用广度和运行效率,在传统维诺图算法的基础上,提出一种根据聚类形成多点单元核心维诺图的并行算法。以合理确定单元核心为目标,结合二分查找法及距离二叉树,建立... 详细信息

为实现大数据量下空间多核心凸域划分,改善传统维诺图在空间划分问题的应用广度和运行效率,在传统维诺图算法的基础上,提出一种根据聚类形成多点单元核心维诺图的并行算法。以合理确定单元核心为目标,结合二分查找法及距离二叉树,建立多点单元核心集合影响力函数模型,实现空间多核心凸域划分问题。应用嗜中性粒细胞二维空间划分问题及仿真算例对算法进行验证,实验结果表明,该算法高效可行,为大数据量下样本空间多核心凸域划分问题提供了可参考的模型和求解算法。

关键词：维诺图多点核心维诺图空间划分集合影响力聚类

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基于维诺图的不均衡数据集分类研究

基于维诺图的不均衡数据集分类研究

作者：王勇重庆大学

学位级别：硕士

数据分类作为数据挖掘中备受关注的一个研究方向,已经有了许多研究成果,这些成果大多在数据集中样本分布均衡的条件下能够取得很好的结果,但是在实际场景中,常见的需要被分类的数据集在分布状态上普遍都有不均衡的特点。所谓不均衡,指... 详细信息

数据分类作为数据挖掘中备受关注的一个研究方向,已经有了许多研究成果,这些成果大多在数据集中样本分布均衡的条件下能够取得很好的结果,但是在实际场景中,常见的需要被分类的数据集在分布状态上普遍都有不均衡的特点。所谓不均衡,指的是在整个数据集中,某个类别占的比例相对比较大,其他类别占的比例相对较小,占比大的样本实例一般划分为多数类,占比小的样本实例则划分为少数类。在类别比例不均衡的数据集里,少数类样本相对决策边界的分布具有差异性,越靠近决策边界被错分的可能性越大,基于此,本文提出通过数据集构造维诺图,按照少数类样本相对于决策边界的分布差异,赋予每个少数类样本不同的权重,计算权重符合规则的样本的采样概率,随机选取样本合成人工少数类。基于维诺图的不均衡数据集分类主要提出以下改进:1.新的边界识别方法。不均衡数据集中越靠近决策边界的少数类样本分类意义越高,传统的分类算法并未对这种差异性做出比较妥善的处理。本文通过构造维诺图找到分隔少数类与多数类样本之间的维诺边作为近似决策边界集合,计算每个少数类样本到边界集的最小距离作为少数类样本的边界度;2.基于边界度的采样策略。根据边界样本集确定新的边界,利用新的边界对边界度进行一定的变换后代入以自然常数e为底的指数函数,利用所有样本的函数值进行归一化,最终得到每个少数类样本的采样概率,然后随机选择样本进行过采样。上述两步称之为V-synthⅠ算法。3.处理局部不均衡。上述算法使用样本到决策边界的距离作为权重来划分边界样本,这种方式更灵活、准确。但是只根据少数类样本的分布差异计算采样概率,没有考虑多数类分布对少数类的影响,可能出现数据集整体均衡而局部不均衡的现象。为此,在V-synthⅠ算法的基础上使用层次聚类中的凝聚类方法对多数类聚类,形成若干个簇,计算每个簇中多数类的分布密度以及多数类簇对少数类样本点的影响因子,更新样本的采样概率。该算法称之为V-synthⅡ算法。通过人为构造特殊分布的数据集和选取分类问题中常用的UCI数据集用于实验分析,利用上述的两种算法分析各类别占比不均衡的数据集可以取得比较理想的分类结果。

关键词：不均衡数据集决策边界过采样维诺图

基于维诺图和二分图的水面移动基站路径规划方法研究

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基于维诺图和二分图的水面移动基站路径规划方法研究

作者：束强合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着相关研究的不断深入,无线传感器网络已成为一种十分重要的信息技术,目前已被广泛应用于生产、监测、通信以及军事等领域。水面传感器网络作为无线传感器网络的一个重要分支,具有节点稀疏布置的特点,因此难以通过节点间的多... 详细信息

近年来,随着相关研究的不断深入,无线传感器网络已成为一种十分重要的信息技术,目前已被广泛应用于生产、监测、通信以及军事等领域。水面传感器网络作为无线传感器网络的一个重要分支,具有节点稀疏布置的特点,因此难以通过节点间的多跳路由汇聚数据,主要通过移动基站来收集网络中数据。在水面传感器网络中,如何规划出一条最优的移动基站路径成为一个关键问题。本文针对这一问题进行研究,提出了一种基于维诺图和二分图的水面移动基站路径规划方法。大量实验结果表明该方法可以有效规划出水面传感器网络中移动基站的路径,不仅可以完成全网数据收集任务,而且具有路径长度短、能量效率高和节点能耗均衡的优点。本文研究的主要内容及主要创新之处在于：(1)将维诺图理论引入水面传感器网络的移动基站路径规划问题中。应用维诺图理论对水面传感器网络进行建模,由传感器节点集合构造出相应的维诺图,利用维诺图的性质得到一系列数据收集“候选点”,即维诺图顶点。与传统方法中移动基站前往传感器节点处收集数据的模式相比较,本文创新性的设计了移动基站前往维诺图顶点处收集传感器节点数据的方法。通过理论和实验证明了在维诺图顶点处收集传感器节点数据,可以使传感器节点能耗均衡。(2)将图论中的二分图和支配集理论引入建立的维诺图模型中。由维诺图顶点和传感器节点的关系构造出二分图,并定义了支配的概念,然后通过二分图的形式来描述维诺图顶点和传感器节点间的支配关系;同时在借鉴支配集定义和求解方法的基础上,定义了“最小有效支配集”的概念,并给出了最小有效支配集的精确求解方法和快速近似求解方法,从而将水面移动基站的路径规划问题转化为基于最小有效支配集的TSP问题。最后通过大量仿真实验验证了方法的有效性和先进性。本文的研究工作和成果对于提高水面移动基站路径规划问题的理论和工程水平具有一定的参考价值。

关键词：水面传感器网络移动基站路径规划维诺图二分图支配集

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基于维诺图的图像信息隐藏法研究

基于维诺图的图像信息隐藏法研究

作者：崔世宇大连理工大学

学位级别：硕士

随着网络通信技术、计算机技术和智能手机技术的迅速发展,大量的数字图像信息可以便利的通过互联网进行传输。在网络平台的开放环境之下,信息隐藏技术作为信息安全的重要方向,主要解决两方面的问题：一、以数字媒体为信息隐藏载体,在尽... 详细信息

随着网络通信技术、计算机技术和智能手机技术的迅速发展,大量的数字图像信息可以便利的通过互联网进行传输。在网络平台的开放环境之下,信息隐藏技术作为信息安全的重要方向,主要解决两方面的问题：一、以数字媒体为信息隐藏载体,在尽量不破坏图像品质的情况下,进行无感知的秘密信息传输;二、作为版权保护的技术,保护图片、视频等数字媒体的版权。通过对图像信息隐藏理论和技术的分析研究,针对空域图像信息隐藏技术容易出现高失真、频域图像信息隐藏技术往往藏量偏小的问题,结合信息隐藏方法多样的应用需求,本文提出了一种全新的、基于空间域的图像信息隐藏技术。基于维诺图（Voronoi Diagram）的图像信息隐藏算法,其基本思路是将灰度载体图像的像素对映射到灰度值空间坐标系内,构建维诺图,利用优化算法对像素对所代表意义进行赋值,通过互有联系的像素对相互覆盖或保持原有像素对的形式,将秘密信息无感知的嵌入到图像中。其中,维诺图和德罗内三角形的基本特性构建了像素对之间的相邻关系,确保了相邻像素对之间的最大相似度。优化算法的运用,可以通过改变终止条件实现对像素对的意义进行灵活的赋值,提高了算法的安全性;同时,又能保证嵌入操作在接近最小的像素对范围内进行互换,提高了隐秘图像的质量。在信息隐藏的过程当中,采取保留唯一像素对的形式,以确保提取过程中生成的维诺图与隐藏过程保持一致,这种方法不增加任何额外信息,有效避免了信息的冗余。经过算法实现、参数仿真分析和对比分析,实验结果表明本文提出的算法能够在保持更低的图像失真的情况下,达到非常高的图像信息隐藏容量。

关键词：图像信息隐藏维诺图德罗内三角优化算法猫群演算法

WSN中基于维诺图重构的节点定位算法设计与实现

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WSN中基于维诺图重构的节点定位算法设计与实现

作者：张宽东北大学

学位级别：硕士

定位在无线传感器网络中扮演了重要的角色,很多实际应用和路由算法都是基于定位或位置信息来实现的。据不完全统计,只有不到20%的定位算法在实际环境下得到了验证,其余算法由于高复杂度原因尚停留在理论和仿真分析阶段。因此,计算复杂... 详细信息

定位在无线传感器网络中扮演了重要的角色,很多实际应用和路由算法都是基于定位或位置信息来实现的。据不完全统计,只有不到20%的定位算法在实际环境下得到了验证,其余算法由于高复杂度原因尚停留在理论和仿真分析阶段。因此,计算复杂度在算法研究中成为了亟待解决的热点问题。维诺图特有的性质能够在满足精度需求前提下,降低定位算法复杂度,WSN中基于维诺图重构的节点定位算法具有较大的理论研究价值和现实意义。针对上述问题,本文展开了如下研究。首先,设计并实现了面向无线传感器网络的定位实验平台,该平台为定位算法的性能测试及评估提供了充足、有力的数据支持,使算法的对比评价更为客观准确。其次,针对无线传感器网络定位中存在的问题,深入研究了维诺图的几何性质,在此基础上,提出了重构维诺图的思想,并将其应用到了无线传感器网络节点定位中。根据重构方法的不同,提出了基于升阶的K阶有序维诺图定位（SKVL）算法,以及基于维诺图切割（CVBL）算法。针对算法中存在的初始敏感性、切割最小化以及终止条件三个问题,提出了维诺图生长元选择（VGS）算法,降低了CVBL算法的复杂度。最后,完善了面向无线传感器网络定位的评价体系,并进行了仿真分析和大量的实际平台之上的实验,基于实验结果,本文结合定位算法原理多角度地对定位效果进行了评估。实验结果表明,本文的研究工作有效地解决了无线传感器网络定位精度同复杂度的矛盾。相比Range-free类的经典SBL算法,本文所提出的SKVL算法、CVBL算法具有更小的距离误差,在定位区域内的误差波动也较小。

关键词：无线传感器网络节点定位维诺图重构位置序列

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圆和维诺图相交模拟基站覆盖

圆和维诺图相交模拟基站覆盖

2013年全国通信软件学术会议

作者：亓峰刘昆张超王德原北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室

关键词：等半径圆相交基站覆盖模拟维诺图圆和多边形相交算法

来源： cnki会议评论

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面向平均区域覆盖的多机器人分布式控制

控制理论与应用 2023年第3期40卷 441-449页

作者：肖凡杨庆凯周勃方浩北京理工大学自动化学院复杂系统智能控制与决策国家重点实验室北京100081

随着通信技术、传感技术和控制技术的发展,多机器人系统因其良好的鲁棒性,灵活性和可扩展性,在理论研究和工程应用中展现出广阔的前景.区域覆盖是多机器人系统典型应用之一,目前多采用维诺图分割覆盖区域并使用Lloyd算法控制机器人前往... 详细信息

随着通信技术、传感技术和控制技术的发展,多机器人系统因其良好的鲁棒性,灵活性和可扩展性,在理论研究和工程应用中展现出广阔的前景.区域覆盖是多机器人系统典型应用之一,目前多采用维诺图分割覆盖区域并使用Lloyd算法控制机器人前往维诺图细胞中心.然而传统Lloyd算法存在不平衡问题,即机器人覆盖区域面积大小不一,这降低了多机器人协作效率.针对平均区域覆盖问题,本文提出了一种改进的Lloyd算法,将维诺图中各细胞面积方差引入Lloyd算法,相应地设计了基于梯度下降法的分布式控制器.本文方法降低了维诺图中各细胞面积的方差,改善了Lloyd算法的平衡性,能够实现整个区域面积更为平均的划分与机器人对该区域的覆盖.数值仿真与无人机实物实验均验证了改进算法的有效性.

关键词：多智能体系统覆盖控制维诺图 Lloyd算法分布式控制控制系统