张端
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：江南大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 模糊聚类和QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
- 2010年
- 根据模糊聚类算法和量子粒子群算法,提出一种基于以上两种算法的网络异常检测模型,并将该模型应用到Ad Hoc无线网络异常检测中。在聚类分析中,K-Means聚类算法是应用最广泛的方法之一。该模型先利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据向量间的欧几里德距离;再通过量子粒子群优化算法寻找聚类中心;最后进行仿真模拟,实验结果表明该模型对Ad Hoc无线网络异常检测是有效的。
- 张端刘渊郝建东
- 关键词：K-MEANS聚类算法量子粒子群算法HOC无线网络异常检测
- 小波神经网络和B-QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
- 2009年
- 引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法.首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中.仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法和QPSO算法相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,并且降低了对正常情况的误判率.
- 刘渊张端冯华丽
- 关键词：HOC无线网络小波神经网络QPSO算法梯度下降法异常检测
- 基于自适应蚁群优化的Ad Hoc网络路由算法被引量：4
- 2009年
- 针对蚁群优化固有的搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点,提出一种改进的基于蚁群优化的Ad Hoc网络路由算法。通过增加自适应因子提高路由搜索能力,充分考虑节点间的时延来改进信息的更新机制,同时对路由表做出修改,提高路由算法性能,增强算法的适应能力。经过与已有路由算法DSR和AODV的仿真比较,结果表明该算法在成功传输率和平均端到端延迟上表现了较好的性能。
- 郝建东毛力张端
- 关键词：HOC网络蚁群优化按需路由信息素
