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1. 基于相遇概率时效性和重复扩散感知的机会网络消息转发算法

葛宇, 梁静

计算机应用 2020, 40 (5): 1397-1402. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081495

摘要（313）

PDF （671KB）（282）

在机会网络中，为了更合理地选择消息传输中继节点并提高消息投递效率，设计了消息转发效用，并给出了对应的消息副本转发算法。首先,从节点历史相遇信息入手，重点分析了节点的间接相遇概率及其对应的时效性问题，提出了评估相遇信息价值的时效指标；然后，结合节点运动相似性分析了消息重复扩散问题，并提出节点移动偏离指标，用于评价节点重复扩散消息的可能性。仿真实验结果表明：与Epidemic、ProPHET、Maxprop和SAW(Spray And Wait)算法相比，综合考虑投递成功率、开销和延时指标，所提算法表现出了更好性能。

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2. 基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测

梁鸿, 葛宇飞, 陈林, 王雯娇

计算机应用 2015, 35 (11): 3087-3091. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3087

摘要（328）

PDF （729KB）（421）

针对入侵检测技术在处理大规模数据时存在的高误报率、低训练速度和低实时性的问题,提出了一种基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测策略(DCTWSVM).利用树突细胞算法(DCA)对威胁数据进行初始检测,在此基础上利用对支持向量机(TWSVM)进行检测结果的优化处理.为了验证策略的有效性,设计性能对比实验,实验结果表明,相较于DCA、支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络,DCTWSVM策略的检测精度提高了2.02%、2.30%、5.44%,误报率分别降低了0.26%、0.46%、0.90%,训练速度相较于SVM提高了两倍且只需耗费极少的训练时间,可以更好地适用于大规模数据下的实时入侵检测环境.

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3. 改进的混合蛙跳算法

葛宇王学平梁静

计算机应用 2012, 32 (01): 234-237. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00234

摘要（1052）

PDF （570KB）（646）

为提高混合蛙跳算法在优化问题求解中的性能,提出了一种改进混合蛙跳算法。改进算法在原算法基础上加入了变异算子,并根据算法进化过程的不同阶段和进化过程中候选解分布情况，利用模糊控制器对变异算子的变异尺度进行调整，实现了变异算子在解空间中搜索范围的动态调整。通过对优化问题中4个典型测试函数的仿真实验表明,与基本蛙跳算法和已有改进算法相比，改进算法在寻优精度、收敛速度和求解成功率上均有一倍以上的提高,尤其在高维复杂优化问题求解中体现出较强的寻优能力。

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4. 基于蛙跳算法的DV-Hop定位改进

葛宇王学平梁静

计算机应用 2011, 31 (04): 922-924. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00922

摘要（1717）

PDF （610KB）（442）

为减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,针对DV-Hop中平均每跳距离的计算方式进行了改进,利用蛙跳算法来求解平均每跳距离,使其更接近实际值,从而提高最终定位结果的精确度。仿真结果表明,改进DV-Hop算法在不增加硬件开销的基础上,能有效提高定位精确度，降低定位误差,具有较好的稳定性,是一种实用的无线传感器网络节点定位方案。