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公开(公告)号：CN112215278B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011072371.2
申请日：2020-10-09
申请人： 吉林大学
摘要： 一种采用遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法，具体步骤为：对交通事故数据进行简单清洗；将蜻蜓算法嵌入到遗传算法中干预交叉操作，通过蜻蜓算法找出最佳交叉点位置，来提高遗传算法的寻优速度；将蜻蜓算法嵌入到遗传算法中干预变异操作，通过蜻蜓算法计算出的“食物”、“天敌”基因位置的是否选用，设置不同的基因位置变异概率，来提高算法的收敛速度。将数据特征筛选结果作为一种遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法的输入，输出结果为算法选择出的数据特征。实验证明，本方法对于不同的分类器均有较好的表现，验证了本发明的特征选择方法是有效的，且具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112215278A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011072371.2
申请日：2020-10-09
申请人： 吉林大学
摘要： 一种采用遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法，具体步骤为：对交通事故数据进行简单清洗；将蜻蜓算法嵌入到遗传算法中干预交叉操作，通过蜻蜓算法找出最佳交叉点位置，来提高遗传算法的寻优速度；将蜻蜓算法嵌入到遗传算法中干预变异操作，通过蜻蜓算法计算出的“食物”、“天敌”基因位置的是否选用，设置不同的基因位置变异概率，来提高算法的收敛速度。将数据特征筛选结果作为一种遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法的输入，输出结果为算法选择出的数据特征。实验证明，本方法对于不同的分类器均有较好的表现，验证了本发明的特征选择方法是有效的，且具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112020030B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010924300.4
申请日：2020-09-04
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于模糊控制单神经元PID控制器的无线传感器网络的拥塞控制方法,该方法属于主动队列控制方法,可以克服现有方法存在的满队列造成网络崩溃的问题，该方法包括步骤如下：1)相关参数定义；2)PID方法的实现；3)NPID方法的实现；4)采用模糊控制算法对NPID方法进行改进，得到FNPID方法；5)计算出丢弃概率p(k)，在满队列之前以丢弃概率p(k)主动丢包。本发明使用主动队列管理方法FNPID保证网络不会出现满队列的情况，持续保持良好的控制效果，降低时延和丢包率、提高吞吐量，维持网络的较高性能。
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公开(公告)号：CN112020030A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010924300.4
申请日：2020-09-04
申请人： 吉林大学
摘要： 本发明公开了一种基于模糊控制单神经元PID控制器的无线传感器网络的拥塞控制方法,该方法属于主动队列控制方法,可以克服现有方法存在的满队列造成网络崩溃的问题，该方法包括步骤如下：1)相关参数定义；2)PID方法的实现；3)NPID方法的实现；4)采用模糊控制算法对NPID方法进行改进，得到FNPID方法；5)计算出丢弃概率p(k)，在满队列之前以丢弃概率p(k)主动丢包。本发明使用主动队列管理方法FNPID保证网络不会出现满队列的情况，持续保持良好的控制效果，降低时延和丢包率、提高吞吐量，维持网络的较高性能。
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