基于混沌变异粒子群的生物物种物联网监测技术研究

混沌粒子群算法的优化方法

混沌粒子群算法是将混沌运动与传统粒子群算法结合的一种新型优化方法，其独特的全局搜索能力可以有效提升算法性能。

Matlab 0 2024-09-23

网络流异常监测及可视化技术研究

网络流量分析揭示了网络运行情况，识别异常行为，提升网络安全感知能力。为了实时监测网络流量和异常情况，应对大规模和复杂的数据挑战，研究提出了准实时流量报告机制，并设计了基于三维可视化的监测系统。结合信息熵方法挖掘流量异常，通过数据挖掘和人工监测实现了异常流量可视化监测，提升了监测成功率。系统设计方案和实施成果详述了网络态势的直观展现，加强了用户的网络感知能力。

数据挖掘 3 2024-07-15

基于能源在线监测的服务体系-智能能源物联网数据平台

基于能源在线监测的服务体系提供多项服务，包括能耗数据报告、初步数据分析以及软件使用培训管理支持。此外，还包括能耗对比、能效评估和节能潜力评估服务。我们提供节能改造方案设计、节能改造工程以及合同能源管理技术支持服务。此外，我们还提供节能咨询、节能诊断以及节能操作规程制定服务，以及节能运营维护监测系统的运营维护和监测系统升级。

算法与数据结构 0 2024-09-14

基于动态时空数据的认知车联网频谱感知与共享技术研究

随着全球汽车产业智能化和网联化的迅猛发展，车联网所需的通信技术面临着频谱资源紧张的挑战。为解决这一问题，引入认知无线电技术成为一种有效途径，能够与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源，提供安全可靠的服务。然而，车联网复杂的动态环境限制了频谱利用率的进一步提升。本研究提出了利用多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流变化规律的方法，指导频谱的感知和共享。通过系统级仿真平台的分析，验证了提出方案在提升频谱效率方面的有效性。

数据挖掘 2 2024-07-20

数据联网物联网的核心技术探索

物联网是各种智能设备、传感器及计算器件以自动控制方式集合起来的网络。在物联网中，大规模的设备将产生大量数据传输至中心系统进行处理。因此，物联网技术的关键在于找到高效的数据处理方法。研究了物联网实现中面临的主要数据难题，包括收集低功率数据、快速传输数据、准确分析数据和及时反馈数据等，并将数据作为实体组成了新的网络—数据联网。数据联网是物联网的核心本质，尤其在数据密集的应用中具有很强的研究价值。详细介绍了数据联网的概念和主要挑战，同时提出了一些可以应用在数据联网中的成熟技术，如大数据、数据挖掘及人工智能等。

数据挖掘 1 2024-08-03

基于MapReduce的增量数据挖掘技术研究

频繁项集挖掘在数据挖掘中占据重要地位，传统的Apriori算法和FP增长算法常用于此。然而，传统算法难以处理频繁更新的数据库，使用IMBT数据结构解决了这一问题，但存储和效率问题仍然显著。基于MapReduce的增量数据挖掘技术应运而生，显著提高了运行效率和存储管理能力。通过对比实验，验证了其相对于传统方法的优越性。

数据挖掘 2 2024-07-13

基于混合粒子群算法的旅行商问题优化研究

介绍了一种利用混合粒子群算法解决旅行商问题的Matlab实现方法。混合粒子群算法结合了传统粒子群算法和其他优化策略，能有效提高求解效率和精度。该算法在处理TSP问题中展现了良好的性能和可行性，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

Matlab 2 2024-07-16

自适应变异粒子群算法改进BP神经网络

结合自适应变异策略的粒子群算法优化BP神经网络，提高预测精度。

算法与数据结构 5 2024-05-01

基于深度学习的室内定位技术研究

探讨了基于深度学习的室内定位技术，重点解决了室内定位中信道状态信息（CSI）特征提取困难和CSI指纹特征不足的问题。提出了适用于无设备被动定位的二阶段指纹定位法和基于CSI相幅的改进被动定位方法，显著提升了定位的准确性和稳定性。文章深入探讨了技术的研究意义和应用前景，指出室内定位技术在智能家居、智能商业和智能交通等领域的重要性。

统计分析 3 2024-07-17