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Improvement of DV-Hop Localization Based on Artificial Bee Colony Algorithm
基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改进

LI Mu-dong,XIONG Wei,GUO Long,<br>,熊 伟,郭 龙
计算机科学 , 2013,
Abstract: With regard to the problem that the typical rangcfrec localization algorithm of DV-Hop for wireless sensor networks has low localization accuracy, the artificial bee colony algorithm with good robust, high convergence speed and outstanding performance on solving global optimization problems was applied to the design of DV-Hop algorithm and an improved algorithm named as ABDV-Hop(Artificial Bee Colony DV-Hop) was proposed. Based on the original DV-Hop algorithm, the improved algorithm uses the information of distance between the nodes as well as the location of beacon nodes.Through establishing the optimization function, the location of unknown nodes is estimated at the final stage of the algorithm. The results show that the proposed method can significantly reduce positioning error compared with the original DV-Hop algorithm without increasing the hardware overhead of sensor nodes.
基于最优跳距处理策略的无线传感器网络智能定位算法
,熊伟,郭龙
计算机应用 , 2012,
Abstract: ?针对传统dv-hop算法存在较大定位误差及忽略锚节点自身误差的问题,提出了一种基于最优跳距处理策略(psohd)的智能定位算法。该策略充分考虑了网络拓扑结构和锚节点自身误差对定位精度的影响,首先对锚节点引入两个通信半径,并分别统计每个锚节点通信半径范围内的节点数;然后采用加权最小二乘估计修正锚节点间的平均跳距;最后对用于未知节点位置估计的平均跳距进行筛选并加权处理。另外在定位阶段引入了粒子群优化(pso)算法对未知节点进行定位。仿真结果表明,在适当增加节点能量消耗的条件下,改进算法的定位精度有明显改善,是一种可行的无线传感器网络(wsn)节点定位的解决方案。
grid-scan算法定位误差和定位率的改进
,熊伟,梁青
计算机应用 , 2012,
Abstract: ?针对grid-scan算法定位率及定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点的grid-scan定位算法。具体做了3个方面的工作:有邻居锚节点的未知节点只利用邻居锚节点进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;没有邻居锚节点的未知节点利用虚拟锚节点完成定位;锚节点及虚拟锚节点与未知节点采用不同的通信半径进行扫描并完成定位。仿真结果表明,相比传统算法,改进算法的定位精度和定位率分别平均提高了约6.35%和23.37%。
基于人工蜂群算法的dv-hop定位改进
,熊 伟,郭 龙?
计算机科学 , 2013,
Abstract: 针对无线传感器网络无需测距依赖的dv-hop定位算法节点定位精度不高的问题,将鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异的人工蜂群算法引入到dv-hop算法的设计中,提出了一种abdvhop(artificialbeecolonydv-hop)算法。该算法在传统dv-hop算法的基础上,利用节点间的距离和描节点的位置信息,在dv-hop算法的最后阶段,通过建立q标优化函数,实现对未知节点坐标的估计。仿真结果表明,与传统dv-hop算法相比,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上,改进算法能有效降低定位误差。
具有自适应全局最优引导快速搜索策略的人工蜂群算法
赵辉,,翁兴伟
控制与决策 , 2014, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.1003
Abstract: 针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点,提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法.在该策略中,首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力;其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索,以提高其收敛精度和全局搜索能力.14个标准测试函数的仿真结果表明,相比其他算法,所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力,并提高了其最优解的精度及收敛速度.
传感器故障条件下的自适应UKF算法
赵辉,周欢,翁兴伟,
控制与决策 , 2015, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.1370
Abstract: 针对目标跟踪中传感器故障导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波(UKF)算法.该算法在滤波过程中,根据自适应估计原理引入自适应矩阵因子,实时调整系统状态向量和量测新息向量的协方差,以满足无迹卡尔曼滤波算法的最优性条件,并采取措施对滤波发散的情况进行判断和抑制.与传统UKF和已有自适应UKF算法相比,该自适应UKF算法显著提高了滤波精度和数值稳定性,且具有应对传感器故障的自适应能力.仿真实验结果表明了所提出算法的有效性.
分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题
赵辉,,翁兴伟
控制与决策 , 2015, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.0547
Abstract: 为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法.首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后对内层精英蜂群进行免疫克隆选择操作,进一步提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明了该算法在求解函数优化问题上的有效性和优越性.
THE ANALYSIS OF ATMOSPHERIC CORROSION LAW OF WEATHERING AND CARBON STEEL
耐候钢与碳钢大气腐蚀规律的分析研究

LI Muzheng,ZHANG Jun,<br>,张军
腐蚀科学与防护技术 , 1992,
Abstract: Discuss the variance analysis of atmospheric corrosion at BEIJING,QINGDAO, JIANGJIN and WUHAN of weathering and carbon steel, No "Significant Variance" has been observed between atmospheric corrosion date of weathering and carbon steel at BEIJING.Regression analysis of atmospheric corrosion date at BEIJING shows that relationship between corrosion date of weathering and carbon steel and time follows linear bilogarithmic law. According to regression equation, the atmospheric corrosion of weathering and carbon steel at BEIJING may be predicted.
Service discovery of semantic Web based on improved semantic entropy maximum model
基于改进语义熵最大化模型的服务发现算法

LI Mu-nan,<br>
计算机应用 , 2008,
Abstract: The service discovery is one of the core technologies of semantic Web. This paper brought forward a novel discovery approach of the semantic service based on the SEM (Semantic Entropy Maximum). This approach applied the entropy maximum algorithm to the matching and the recognizing of the semantic service, and meanwhile, it compared this algorithm with other related algorithms. The results of this experiment show that the SEM model has preferable performance. In a practical enterprise application of semantic Web, the SEM is proved to be useful in recognizing and matching the semantic of Chinese.
伪虎鲸的一些生物学测量数据
祝茜,,,郭建,孟凡信
海洋科学 , 2004,
Abstract:
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