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分布式激振频率数据库用在力传感器机器人高精度作业中,为机器人进行探测作业提供数据支持。传统方法采用粒子滤波算法进行数据调度和系统状态跟踪,在分布式激振频率数据库在数据调度和重采样中常会出现粒子匮乏和多样性丧失的问题。提出一种基于人工遗传算法群优化的改进的粒子滤波算法,实现对分布式激振频率数据库粒子的匮乏补偿,给出分布式激振频率数据库链路生成机制,采用粒子滤波算法进行分布式激振频率数据库的访问。实验结果表明,算法能有效解决分布式激振频率数据库粒子滤波算法中粒子匮乏以及多样性丧失的问题,进而降低运行时间,提高数据调度和控制精度,均方误差较小。在高精度控制领域具有很好的应用价值。 相似文献
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多输入输出(MIMO)级联数据库广泛应用在大型电子设备故障诊断数据库架构中。对MIMO级联数据库频繁访问过程中,进行特征分区有利于提高数据库访问性能。提出一种基于属性集合幂集的区间概念格的非线性MIMO级联数据库频繁访问特征分区算法,进行MIMO级联数据库的非线性特征分析及区间概念格构造,对数据库子系统的状态矢量进行临界状态数学建模,构建数据库的特征分区目标函数,改进MIMO级联数据库频繁访问特征分区性能。仿真实验表明,该算法能准确实现对非线性MIMO级联数据库频繁访问特征的提取和分区处理,有效提高了对MIMO级联数据库的内部访问特征的分析能力,有利于提高数据库访问性能,大幅提高数据检测性能,为构建专家系统奠定基础。 相似文献
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为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,提出将传统的粒子滤波SLAM技术和模糊神经网络算法相结合,对粒子滤波SLAM算法进行改进。提出在训练过程中设置频率计数器的方法,使测量的机器人位姿信息参数失真达到最小。实际场地实验和数据仿真结果表明通过本算法的SLAM定位信息轨迹能正确反映机器人的原始行踪轨迹,其行踪轨迹偏差的误差率仅为4.03%。与传统的粒子滤波算法相比,表现为轨迹跟踪的机器人SLAM同时定位性能比传统的粒子滤波算法提高一倍以上,仿真结果展示了新的机器人SLAM算法良好的快速收敛性能和高精度定位性能。 相似文献
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在CStor云数据库访问中,细粒度云存储数据的信息特征存在个体较大差异,访问路径产生多频偏移,数据访问调度性能受限。传统方法中采用PSO局部搜索方法进行访问路径修正,搜索效率低,个体更新较慢。提出一种基于细粒度云存储数据迭代恢复匹配的云数据库访问路径偏移修正算法,以PSO多信息融合Pareto支配集为指导,构建多信息融合细粒度数据的主特征模型,采用迭代恢复匹配方法增加了局部搜索提高搜索到全局最优解的几率,实现路径偏移修正。仿真实验采用3组测试集对CStor云数据库进行访问调度和路径偏移修正,结果表明采用该算法,实现对访问路径的动态实时修正,收敛距离较小,提高了CStor云数据库访问和数据挖掘性能。 相似文献
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对Web故障监测异常数据的自适应重写可以实现对Web数据库的极值扰动盲分离,提高Web故障监测数据库的访问能力,进而提高对Web网络故障的诊断性能。提出基于极值扰动的Web异常数据自适应重写算法,引入自适应经验函数,优化粒子群进化搜索能力。选择一定的基函数与故障监测信号进行匹配,为了使粒子群摆脱局部极值,增加了极值扰动算子,进行经验约束函数调控,提高对Web网络故障的诊断性能。仿真实验表明,该算法能有效实现对Web网络故障数据的自适应重写,信号恢复和跟踪效果较好,提高了对Web数据库的访问精度,在Web网络数据库故障检测和数据调度访问等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
通过对智能数据库的特征优化挖掘,实现特征数据融合,优化数据库分组访问信道,提高数据调度效率。当前的智能数据库特征挖掘算法采用相关度匹配的特征级联挖掘技术,当分层特征之间的具有较大的相似度时,挖掘效果不好。提出一种基于小波多窗谱提取的智能数据库特征挖掘算法。构建数据库模型,建立GMS方法以最小的代价和以最小的样本偏差来实现最高质量的样本数据集,采用粗糙概念格的生成算法进行数据流的频繁访问特征分区,构建小波函数,得到智能数据库的特征双曲调频母小波,提取数据库信息流的多窗谱特征,进行智能数据库特征挖掘算法改进。仿真结果表明,该算法进行数据库特征挖掘的运行时间较短,数据库特征挖掘精确度较高,提高了对数据库的访问和数据调度的精度和效率。 相似文献
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研究GPS全球定位系统大数据库的分区方位特征分割问题,提高GPS大数据访问的抗干扰能力。传统方法采用基于块匹配的GPS大数据定位信号调度方法实现数据访问,在弱信号强干扰环境下干扰抑制能力差,算法稳健性不好。为解决这一问题,提出一种基于模式匹配的GPS大数据库分区访问特征分割算法,构建GPS大数据库数据访问模型,数据块按可靠性需求划分为若干个等级,得到储节点模块匹配模型,设计GPS大数据信息流集合划分机制,对流量信息占用概率进行特征匹配,实现GPS大数据库分区访问特征分割,通过计算数据访问的精确度和抗干扰能力等指标进行性能测试分析,仿真结果表明,采用该算法能较好地反映GPS大数据信息流的分区特征,特征分割效果较好,数据访问中抗干扰能力强,实时性好,GPS大数据定位信息访问精度较高,具有优越性。 相似文献
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为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,在标准粒子滤波SLAM算法的基础上,对其进行算法上的改进,提出基于传感节点优化覆盖的SLAM算法,新的算法克服标准粒子滤波SLAM算法在机器人位姿同时定位和环境地图创建上的不准的缺点,进行传感节点优化覆盖机器人SLAM定位信息节点高覆盖度构建,改进的粒子滤波SLAM算法实现对现有信息下搜索到理想结果,在这个理想结果的基础上再次进行局部寻优,得到另一个局部状态下的理想结果,如此循环往复,最终得到全局准确的机器人SLAM信息。仿真实验表明,在不同的运动速度下计算机器人SLAM同时定位的时延参数的影响几乎为0,显示了新算法优越的定位稳定性能。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
在Petri网下构建电商虚拟机离散并行系统,海量的电子商务信息数据以云存储方式寄存在虚拟机离散并行系统中,需要对数据进行准确访问,提高电商数据调度能力。提出一种基于结构进化的Petri网下电商虚拟机数据访问方法,构建Petri网下电商虚拟机数据库模型,进行电商虚拟机数据的信号模型构建的特征信息分析,设计基于结构进化的改进的遗传算法,采用多窗谱特征提取分析电商虚拟机数据访问过程中的数据偏移,通过结构进化控制数据访问过程中的指向性分布差异,实现对电商虚拟机数据访问算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效实现电商虚拟机数据访问幅度特征提取,在不同虚警干扰下对Petri网下的电商虚拟机数据进行访问的数据准确检测概率较高,数据访问抗干扰能力强。 相似文献
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基于最优化网格分配的资源数据库访问控制 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(8)
对网络资源数据库的优化调度和访问控制是实现大型数据库管理和构建的关键技术,传统方法中采用非对称补偿的单模态资源数据库网络控制算法,受到网格分配不均衡的限制,访问控制性能不好。提出一种基于最优化网格分配的资源数据库访问控制方法,构建网格分配下的网络资源数据库结构模型,提取数据信息的最大熵,表征信号含有有用信息饱和量的有效特征,有效反映资源数据的特征信息,通过网格分配,求得的资源数据库的功率谱优化分配概率密度函数,通过概率分析生成具有反应数据显著特征的特定随机数产生序列,满足之前的概率密度的随机调配需求,实现最优化网格分配,实现资源数据库访问控制改进。仿真实验表明,该算法具有较好的资源数据库访问性能,控制精度较传统方法提升,控制的鲁棒性较好,在数据库访问和调度中应用价值高。 相似文献
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传统方法以不同数据库数据紧密逻辑特征和均值特征进行失效数据的定位,没有考虑逻辑特征被破坏带来的定位误差过大问题。提出基于困难区域划分思维的级联数据库查询方法。算法引入困难区域的概念,在设置初始簇中心时,以数据融合属性特征为基础,对属性融合差异较大的区域进行划分,形成融合困难区域,在困难区域内,计算最大的属性困难度的相似性,并对上述特征进行聚类分析,完成数据属性特征的筛选,优化查询过程。实验结果表明,利用该算法进行差异级联数据库的数据库查询,能够删除数据库中的冗余数据,提高数据库的查询效率。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
为解决数据库访问中的关联数据推荐问题,进行数据库的多层时态属性重构,提高数据库访问能力。传统的数据时态属性重构技术采用文本信息特征分类重构方法,无法有效满足多模数据推荐中的数据库访问环境。提出一种支持多模推荐的数据库多层时态属性重构优化访问技术。构建数据库的多层时态数据重构数据结构模型,在重构过程中进行实现自适应阈值寻优,计算各传输节点在数据分发中自身对对方的直接信任值和间接信任值,进行多模推荐关系图构造,采用平均互信息方法求解数据库多层时态属性的自适应阈值,对数据库访问节点的彼此行为进行监控,实现数据库访问优化。仿真结果表明,采用该方法能有效实现对数据库访问用户的多模推荐,提高数据库访问的性能,提高数据调度的普适性和准确性。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
随着Web数据库技术的发展,需要对云数据进行索引管理,提高Web数据库访问能力。传统方法采用高斯边缘化路径控制方法进行索引,在无法及时获知Web云数据的先验语义特征信息时,索引精度不高。提出一种基于自适应特征映射的云数据管理索引算法。构建云数据管理模型,提取云数据自适应特征,采用语义相似度特征分析方法实现特征映射,采用一维搜索方法进行峰值搜索,初始化数据库索引起始时间点,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,对本层链路和跨层链路进行均衡处理,达到云数据管理和优化索引的目的。仿真结果表明,采用该算法能有效提高云数据管理索引精度,提高云数据的准确调度和访问能力。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
为了提高云计算环境下网络资源访问和调度能力,需要增强网络资源的活跃度,传统方法采用源信息系统最小方差粒子群优化算法实现资源活跃度增强调度,直接交互式多源信息的缺陷,导致信息访问的滞后和时延。提出一种基于粒子群(PSO)递阶进化的多出口网络资源活跃度增强算法,构建多出口网络资源调度和网络系统结构,粒子群进化按照属性的数据波动进行递阶分层,得到一个资源数据聚类的高密度区域,使得每一个初始种群中的个体都应有一个解,在多波束搜索PSO空间中实现粒子群PSO递阶进化,提高网络资源访问的活跃度。仿真实验表明,采用该算法,能避免粒子群在进行网络资源搜索调度过程中陷入局部最优,有效提高控制搜索精度,运行时间较短,能有效增强多出口网络资源的活跃度,进而提高了资源搜索成功率。 相似文献
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嵌入权向量编码的数据库优化访问路径控制 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
对网络数据库进行访问路径优化控制,提高数据访问调度能力。传统的网络数据库访问路径控制采用关联特征分析的平均互信息法进行关联维提取,当关联维特征出现独立同分布状态时,提取性能受限,导致数据库访问路径失控。提出一种嵌入权向量编码的数据库优化访问路径控制技术。计算权向量编码信息,通过权向量编码,得到数据库访问路径控制的信息增益为二叉分类回归编码信息,实现对数据库访问路径状态空间优化重组,提高控制能力。仿真实验表明,该算法进行大型网络数据库的数据访问和调度,具有较少的时间开销,提高了数据访问的吞吐量,有效提高数据库访问控制的性能,减少访问路径偏移,具有较高的特征贡献率。 相似文献
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传统的Web服务物流数据库安全访问控制采用身份认证、密码等方式,对于普通的数据库非法访问具有一定的防范作用,但对于高伪装性的非法访问防护效果很差。提出一种DCE融合粒子群评价指导的Web物流数据库安全访问方法,采用DCE方法对访问者的身份做初步认证,在此基础上,通过粒子群算法,对访问者输入的验证信息进行处理,与实际数据库中存储的信息进行比对,最终识别非法访问。采用一组伪装的非法访问进行测试,结果显示,采用基于DCE融合粒子群评价指导的方法,系统的非法访问识别率提高了19%,具有很好的应用价值。 相似文献