期刊文献+

基于粒子群最小二乘支持向量机的无线传感网络定位算法的研究

Research on Wireless Sensor Network Localization Algorithm based on Particle swarm least Square Support Vector Machine
下载PDF
导出
摘要 针对传统野外无线传感网络节点定位存在环境复杂,节点分散,没有规律的分布等导致一些定位难题,本文提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。实验表明,发现该方法在较少的样本条件下,亦能非常逼近目标值,具有精确的定位能力。 in this paper, a 3D wireless sensor network node localization method based on particle swarm optimization is proposed, which is based on the particle swarm optimization algorithm.Experiments show that the method can be very close to the target value, and has the ability to locate the target.
作者 李恒涛
机构地区 西安邮电大学
出处 《数字技术与应用》 2015年第11期136-138,共3页 Digital Technology & Application
基金 国家自然科学基金资助项目(51205309) 陕西省协同创新计划项目(2015XT-76)
关键词 粒子群最小二乘支持向量机 无线传感器网络定位 训练样本集 particle swarm least squares support vector machine wireless sensor network localization training sample set
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献52

  • 1王福豹,史龙,任丰原.无线传感器网络中的自身定位系统和算法[J].软件学报,2005,16(5):857-868. 被引量:673
  • 2王玲,薄列峰,刘芳,焦李成.最小二乘隐空间支持向量机[J].计算机学报,2005,28(8):1302-1307. 被引量:12
  • 3胡正平,张晔,刘明.分解子空间自适应核函数综合支持向量机算法[J].哈尔滨工业大学学报,2007,39(7):1099-1101. 被引量:3
  • 4王立新,自适应模糊系统与控制.设计与稳定性分析,1995年,98页
  • 5Vapnik V N.The nature of statistical learning theory[M].New York:Springer-Verlag, 1995
  • 6Cortes C,Vapnik V.Support vector networks[J].Machine Learning,1995;20: 273~297
  • 7Joachims T.Text categorization with support vector machines:Learning with many relevant features[C].In :Proceedings of the European Conference on Machine Learning,Berlin:Springer, 1998:137~142
  • 8Gish H,Schimdt M.Text-indepentent speaker identification[J].IEEE Trans on Signal Processing Magazine,1994;42(1):18~32
  • 9Osuna E,Freund R,Girosi F.Improved training algorithm for supportvector machines[C].In:7th IEEE workshop on Neural Networks for Signal Processing, NNSP′97, IEEE, 1997: 276~285
  • 10Bernd Heisele et al. Hierarchical classification and feature reduction for fast face detection with support vector machines[J].Pattern Recognition, 2003; 36: 2007 ~2017

共引文献70

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部