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研究了E-G密钥预分配算法的原理,基于Blom密钥预分配模型提出了一种新型的密钥分配算法.该算法通过将节点部署在一个正六边形区域内,每个簇内均采用预共享密钥建立配对密钥,簇间采用Blom密钥预分配模型建立配对密钥.新算法的安全性优于E-G算法,且接近于CHAN提出的PIK算法;且连通率优于E-G算法和PIK算法. 相似文献
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针对图着色理论模型下的认知无线电频谱分配问题,提出了基于改进教与学算法的认知无线电频谱分配算法。利用改进教与学算法寻优精度高和收敛速度快等特点,实现了认知用户在平均系统效益最大化的准则下获得最优的频谱分配方案的目的。仿真结果表明,提出的算法使用户能获得更高的系统效益,提高了频谱分配效率,扩大了教与学算法的应用范围。 相似文献
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分析了以往经典的多核SoC任务调度算法的基本原理和性能,并以负载平衡为目的,对多核SoC的任务调度算法进行优化。该算法在流水线调度算法的基础上,引入制导的自调度（GSS）方法,应用于多核SoC的任务调度。通过实验证明该调度策略在系统资源、开销等方面均有较好分配,减少了任务延时,系统的性能有了显著提高,达到负载平衡的目的。 相似文献
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在多维异质网络中,由于承载不同的协议和网络,导致信道拥挤和分配不均衡。传统的多维异质网络信道分配算法采用基于信道切换的动态分配算法,在动态切换过程中易导致数据丢失和信道失衡。提出一种基于数据交叉项补偿机制的多维异质网络信道分配算法,进行多维异质网络信道协议分析与模型分析和求解,考虑用户间接收SINR的公平性,构建信道性能因子,引入一个局部性交叉项补偿信道切换中的失衡性实现算法改进。实验结果表明,改进算法使异质网络生命周期得到扩展,有利于数据的准确传输,避免在信道分配动态切换过程中导致的数据丢失和信道失衡,提高了分配效率和准确性,有效地保证了各用户接收SINR的公平性,信道分配性能上优越于传统算法,展示了较好的应用价值。 相似文献
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在现有的网格和数据挖掘技术基础上,研究OGSA面向服务的体系结构,建立了网格平台下的分布式数据挖掘系统模型。基于该模型。对经典关联规则算法FP—tree算法作了改进,提出分布式频繁模式挖掘算法,并对该模型和算法进行了分析、测试、和评估。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种新型机器学习方法,是一种建立在统计学基础上的分类器。首先简述了统计学习理论的主要内容,然后介绍并分析了支持向量机的工作原理、经典算法以及基本思想,归纳了支持向量机在化工生产、人脸识别、石油期货价格预测、高光谱反演、水资源质量分类评价等方面的应用。 相似文献
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决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一,ID3算法则是最为经典的决策树算法。本文以ID3数据挖掘算法在债务管理中的应用为例,验证了算法的性能。 相似文献
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基于Web的数据挖掘技术 总被引：1，自引：0，他引：1
Web数据挖掘有很多研究热点,其中关联规则挖掘是Web数据挖掘领域研究的一个重要方面.本文首先对数据挖掘、Web数据挖掘和Web数据预处理等相关知识进行了阐述;然后研究了关联规则基本理论及关联规则经典算法;最后为了解决现实数据库中每个项目的分配不均匀性和重要性差异,重点研究了加权关联规则挖掘算法. 相似文献
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主要研究了均值聚类图像分割问题。针对传统的聚类图像分割算法对图像地分割精度较低等问题,提出一种基于模糊控制的C-均值聚类快速图像分割新方法。本文采用快速模糊C-均值聚类算法对图像分割。实验结果表明,图像分割边缘清晰,分割效果明显优于传统的聚类图像分割算法。 相似文献
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算法管理与员工创造力的整合分析框架 《科学学研究》2022,40(10):1811-1820
日益兴起的算法管理是组织在数字经济浪潮中实现管理升级和高质量发展的优良选择，颠覆了组织往日的生存状态和对传统管理模式的认知，这种结合算法的管理新模式能否赋予员工更多的创造力逐渐成为学术界和产业界关心的热门话题。研究在系统梳理算法管理相关研究的基础上，首先，明确了算法管理的概念内涵，揭示了算法管理影响下组织工作设计所呈现的自动化、去人性化以及不透明性的三大特征；其次，从工作设计视角出发，基于工作要求-资源模型提出了算法管理对员工创造力的双路径影响模型，指出算法管理会引发两条迥然相异的路径，即基于工作要求使员工动机受控进而抑制创造力的“奴役路径”，以及基于工作资源激发员工内在动机进而促进创造力的“赋能路径”；最后，从研究方法、研究内容与研究情境三个层面提出了对算法管理领域未来研究发展方向的建议。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(5):103028
Assigning paper to suitable reviewers is of great significance to ensure the accuracy and fairness of peer review results. In the past three decades, many researchers have made a wealth of achievements on the reviewer assignment problem (RAP). In this survey, we provide a comprehensive review of the primary research achievements on reviewer assignment algorithm from 1992 to 2022. Specially, this survey first discusses the background and necessity of automatic reviewer assignment, and then systematically summarize the existing research work from three aspects, i.e., construction of candidate reviewer database, computation of matching degree between reviewers and papers, and reviewer assignment optimization algorithm, with objective comments on the advantages and disadvantages of the current algorithms. Afterwards, the evaluation metrics and datasets of reviewer assignment algorithm are summarized. To conclude, we prospect the potential research directions of RAP. Since there are few comprehensive survey papers on reviewer assignment algorithm in the past ten years, this survey can serve as a valuable reference for the related researchers and peer review organizers. 相似文献
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模糊理论在人才招聘中的应用研究 总被引：16，自引：0，他引：16
本文采用模糊优先评价模型以及层次分析法设置评价指标的权重,将应聘者与待聘岗位有关的各项特性进行合理、全面的评判,以实现主观向客观、定性向定量的转变,为招聘者提供科学、直观的决策思路与方法。 相似文献
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针对指标评价值以语言变量给出的员工绩效评估模型,提出了一种基于三角模糊数的多属性决策法.首先将语义变量转化为三角模糊数,然后利用三角模糊数降模糊法将决策矩阵转化为清晰数决策矩阵,并利用变异系数法确定评价指标的权重,最后通过计算综合绩效指标评价值对各员工的绩效进行评价.文末以一所大学行政人员的工作绩效评价为例说明本文所提出的方法的有效性和可行性. 相似文献
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《Information processing & management》2023,60(2):103175
Task assignment, the core problem of Spatial Crowdsourcing (SC), is often modeled as an optimization problem with multiple constraints, and the quality and efficiency of its solution determines how well the SC system works. Fairness is a critical aspect of task assignment that affects worker participation and satisfaction. Although the existing studies on SC have noticed the fairness problem, they mainly focus on fairness at the individual level rather than at the group level. However, differences among groups in certain attributes (e.g. race, gender, age) can easily lead to discrimination in task assignment, which triggers ethical issues and even deteriorates the quality of the SC system. Therefore, we study the problem of task assignment with group fairness for SC. According to the principle of fair budget allocation, we define a well-designed constraint that can be considered in the task assignment problem of SC systems, resulting in assignment with group fairness. We mainly consider the task assignment problem in a common One-to-One SC system (O2-SC), and our goal is to maximize the quality of the task assignment while satisfying group fairness and other constraints such as budget and spatial constraints. Specifically, we first give the formal definition of task assignment with group fairness constraint for O2-SC. Then, we prove that it is essentially an NP-hard combinatorial optimization problem. Next, we provide a novel fast algorithm with theoretical guarantees to solve it. Finally, we conduct extensive experiments using both synthetic and real datasets. The experimental results show that the proposed constraint can significantly improve the group fairness level of algorithms, even for a completely random algorithm. The results also show that our algorithm can efficiently and effectively complete the task assignment of SC systems while ensuring group fairness. 相似文献