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孙学梅: 作品数：21 被引量：31H指数：4; 供职机构：天津工业大学计算机科学与软件学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金天津市高等学校科技发展基金计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信一般工业技术更多>>

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一种新的无线传感器网络节点优化部署方法: 2013年; 优化的节点部署是当前无线传感器网络研究的热点之一。利用一种改进蚁群算法来解决节点部署问题。该算法利用蚁群系统的特殊个体转移规则、不同的信息素更新规则来改善蚁群算法性能。针对监测点稀疏情况引入贪心策略使得算法对环境具有免疫性。大量的仿真实验验证了算法的有效性及在保证连通性覆盖的条件下优化了网络中部署节点的数目。; 高笠峰孙学梅宋国治潘军; 关键词：无线传感器网络蚁群算法连通性

基于捕食搜索策略MCL算法的蜂窝网移动终端定位问题的研究被引量：1: 2015年; 基于位置的服务(Location Based Service,LBS)逐渐成为蜂窝网提供给移动用户必不可少的服务之一,而如何能够快速、准确、高效地获取移动终端的位置信息变得日益迫切.本文通过考察一种曾用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点的定位算法——Monte Carlo Localization(MCL)算法,将其移植到蜂窝网中用于移动终端节点在二维平面内的定位.此外,为了解决MCL算法计算量大而导致的计算能耗高这一问题,又引入了捕食搜索策略对MCL算法进行改进.文中对蜂窝网移动终端定位环境进行了仿真实验,分别对算法的收敛性、定位精度、位置预测样本数、定位时间、移动终端的移动速度和基站数量进行了测评并与其它定位算法进行了对比.实验结果表明,改进的MCL算法不仅在定位精度上优于三种TDOA算法(Fang,Taylor,Friedlander),而且在定位计算量上明显低于原始MCL算法.由此可得出在权衡定位精度和定位计算量的条件下改进的MCL算法优于其他三种TDOA算法(Fang,Taylor,Friedlander)及原始MCL算法的结论.; 刘文文宋国治孙学梅薛永江; 关键词：MONTE 移动终端蜂窝网

基于分层结构的多播路由协议被引量：2: 2008年; 针对大规模Ad Hoc网络中平面多播路由协议缺乏可扩展性的缺点,提出一种基于分层拓扑结构的多播路由协议。该协议借鉴基于网格按需多播路由协议适合高速运动的优点,采用EWCA簇算法对其拓扑结构进行分层管理。仿真实验验证了该协议适用于大规模Ad Hoc网络。; 孙学梅张志强李春青; 关键词：AD HOC网络分层结构

文化-改进量子粒子群算法在传感器网声源定位中的应用: 无线传感器网络中基于声音能量的声源定位常采用最大似然估计法，该方法将定位问题转换为非线性函数的优化问题。为了解决这一非线性优化问题，本文提出一种文化-改进的量子粒子群优化算法(CA-MQPSO)。针对QPSO的收敛速度慢...; 刘玉柱孙学梅; 关键词：量子粒子群优化文化算法声源定位无线传感器网; 文献传递

移动群智感知中的空间任务分配机制被引量：5: 2020年; 在移动群智感知的空间任务分配问题中用户与任务的空间距离直接影响完成任务所需的成本,而现有的研究在这方面却考虑不足,因此以最小化感知成本为目标设计了移动群智感知中的空间任务分配机制。首先,以感知成本最小为目标,基于遗传算法和贪心算法设计了一种高效的任务分配方法;其次,针对用户感知质量的随机性,基于用户的历史感知情况和当前任务的执行情况设计了用户感知质量的更新机制。为验证所提机制的效果,通过仿真实验与两种基准的任务分配方法作比较。实验结果表明,所提机制在感知总成本和用户执行任务所移动的总距离等方面均有更好的效果。; 邢倩孙学梅苑春苗

递减样本集成学习算法: 2016年; 从多个弱分类器重构出强分类器的集成学习方法是机器学习领域的重要研究方向之一。尽管已有多种多样性基本分类器的生成方法被提出,但这些方法的鲁棒性仍有待提高。递减样本集成学习算法综合了目前最为流行的boosting与bagging算法的学习思想,通过不断移除训练集中置信度较高的样本,使训练集空间依次递减,使得某些被低估的样本在后续的分类器中得到充分训练。该策略形成一系列递减的训练子集,因而也生成一系列多样性的基本分类器。类似于boosting与bagging算法,递减样本集成学习方法采用投票策略对基本分类器进行整合。通过严格的十折叠交叉检验,在8个UCI数据集与7种基本分类器上的测试表明,递减样本集成学习算法总体上要优于boosting与bagging算法。; 周羿陈科朱波刘浩王宇凡武继刚孙学梅; 关键词：置信度

无线传感器网络RaSMaLai算法的改进: 2015年; 针对RaSMaLai算法有可能进入无效循环和无效等待状态的问题,对RaSMaLai进行了两点改进并提出了一种新的随机转换算法NRaSMaLai:改进一在算法初始化过程中遍历树中节点进行初始化检查,防止树进入无效等待状态;改进二在更新树操作过程中对树中最大负载节点及其所有子孙节点时进行状态检测,防止树进入无效循环状态。NRaSMaLai通过增大最小负载节点及其子孙节点的负载使树平衡。仿真实验表明,使用改进一、二的算法能使树达到平衡状态或更接近预设的平衡状态。当sink节点位于区域中心时,NRaSMaLai使树平衡时所需的迭代步数减小为原来的1/5并很少出现振荡,对使数据收集树快速收敛并延长网络寿命具有重要意义。; 孙学梅张心中王亚宁张天元; 关键词：无线传感器网络负载均衡网络寿命

光纤周界探测系统的应用研究: 2012年; 光纤周界探测系统是以光纤作为信息传输工具,利用光纤自身特性或者可以集成入光纤的小型光学器件作为探测器的传感器,由于光纤自身优越的适应性使得此类传感器在有强电磁干扰、易燃、易爆等恶劣环境之中被广泛运用。本文详细论述了一种利用光纤作为前端探测即信息采集设备的周界探测系统,通过实际项目应用研究了光纤周界探测系统,并对系统的稳定性做了定性的分析。; 李毅孙学梅; 关键词：半导体光纤传感器

可重构处理器阵列的容错上界被引量：2: 2011年; 基于一定约束条件下的多处理器阵列重构问题是一个热点问题,并已被证明具有NP难度.对于可重构处理器阵列容错上界(最大可用处理器阵列的大小)问题的求解,由于其理论上的难解性,多年来未取得突破性的进展.对此本文提出了一种新的求解算法并给予了理论上的论证.该算法通过分析阵列中的删除行与收获的逻辑列之间的关系,阐明了影响逻辑列总数的瓶颈条件.通过使用未损坏处理器(在逻辑上)替换损坏的处理器,突破限制逻辑列增长的瓶颈,逐步增加逻辑列数,最终计算出问题的新上界.仿真实验表明,与同类最新算法相比,在规模为128×128的处理器阵列上、处理器错误率在10%的情况下,原上界被降低了8.68%.最佳情况下的改进高达20%.; 徐雄沈宇泽孙学梅武继刚

基于文化改进量子粒子群算法的无线传感器网络声源定位被引量：2: 2013年; 无线传感器网络中基于声音能量的声源定位常采用最大似然估计法,该方法将定位问题转换为非线性函数的极值优化问题.本文提出一种文化-改进的量子粒子群优化算法(CMQPSO)解决这一非线性优化问题.首先,在量子粒子群(QPSO)的基础上,结合自适应变异思想和RSNTO算法,提出改进的量子粒子群算法(MQPSO).然后,为了进一步改善算法的全局搜索能力、提高计算精度,利用文化算法的双重演化机制,将改进的量子粒子群算法纳入文化算法框架形成本文提出的CMQPSO算法.大量仿真实验表明,CMQPSO算法在全局搜索能力和收敛性能上较PSO、混合PSO-SNTO算法都有很大的提高;在解决声源定位上,CMQPSO算法与其他优化算法相比,定位精度有了明显提高.; 刘玉柱孙学梅武继刚; 关键词：量子粒子群优化自适应变异文化算法声源定位无线传感器网络

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