基于内容感知的同频率震荡移动学习控制算法
来源期刊:控制工程2014年第6期
论文作者:亢春艳
文章页码:969 - 972
关键词:内容感知;自组织网络;移动学习;控制;
摘 要:在移动自组织网络中,需要通过移动学习控制,全面监控移动计算设备和网络上的各种应用进程和学习进程,提高网络通信性能和学习交互能力。传统的移动自组织网络学习控制算法采用基于半监督学习的移动学习控制算法,半监督学习方法对网络自组织特征的检测率较高,但对数据的内容感知性能不好。提出一种基于内容感知的同频率震荡移动学习控制算法。构建移动自组织网络模型,结合协同量子群算法,模仿粒子的学习行为,设计同频震荡移动学习控制策略,通过创建种群基因库实现了子群间的信息共享,实现对学习内容的最优适应度感知,实现控制算法的改进。仿真结果表明,该控制算法能通过学习内容的感知,结合协同搜索策略与粒子学习行为,实现了学习过程的同频率震荡控制,达到收敛速度与收敛精度间的平衡区域平衡,具有更良好的搜索性能,具有较好的移动学习控制能力和寻优能力。
亢春艳
天津广播电视大学教学资源管理与建设处
摘 要:在移动自组织网络中,需要通过移动学习控制,全面监控移动计算设备和网络上的各种应用进程和学习进程,提高网络通信性能和学习交互能力。传统的移动自组织网络学习控制算法采用基于半监督学习的移动学习控制算法,半监督学习方法对网络自组织特征的检测率较高,但对数据的内容感知性能不好。提出一种基于内容感知的同频率震荡移动学习控制算法。构建移动自组织网络模型,结合协同量子群算法,模仿粒子的学习行为,设计同频震荡移动学习控制策略,通过创建种群基因库实现了子群间的信息共享,实现对学习内容的最优适应度感知,实现控制算法的改进。仿真结果表明,该控制算法能通过学习内容的感知,结合协同搜索策略与粒子学习行为,实现了学习过程的同频率震荡控制,达到收敛速度与收敛精度间的平衡区域平衡,具有更良好的搜索性能,具有较好的移动学习控制能力和寻优能力。
关键词:内容感知;自组织网络;移动学习;控制;