Entropy-based link prediction in weighted networks

Information entropy has been proved to be an effective tool to quantify the structural importance of complex networks.In a previous work [Xu et al. Physica A, 456 294(2016)], we measure the contribution of a path in link prediction with information entropy. In this paper, we further quantify the contribution of a path with both path entropy and path weight,and propose a weighted prediction index based on the contributions of paths, namely weighted path entropy(WPE), to improve the prediction accuracy in weighted networks. Empirical experiments on six weighted real-world networks show that WPE achieves higher prediction accuracy than three other typical weighted indices.     

低功耗土壤环境监测系统设计

针对目前野外土壤环境监控系统中存在的智能化与实时性不足问题，文中设计一种新型土壤环境监测系统，对土壤的pH、氧化还原电位与温度参数进行实时监测。该系统主要由MSP430F5529控制器、电极信号采集、温度采集、电池电量采集、铁电存储器、LCD显示与低功耗蓝牙模块等部分组成。首先控制ADS1248采集电极信号，通过I2C接口读取数字温度传感器的值；再采用电极法测量土壤的pH值，采用电位法测量土壤的氧化还原电位；最后将测量的数据保存在本地铁电存储器中。Android手机端APP可通过蓝牙模块读取本地数据，并实时上报云服务器，技术人员则可根据上报的数据实时掌握土壤环境质量情况。实验结果表明，所设计系统具有体积小、功耗低、智能化程度高、使用方便等优点，在野外土壤环境监测场合下具有很好的应用前景。     

基于PNN的退化交通标志图像的识别算法研究

为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法。在深入分析PNN与K-means聚类算法的基础上,提出采用全局K-均值算法优化设计概率神经网络分类器,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。