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基于动态贝叶斯LS-SVM的水下节点移动预测定位算法
1
作者
彭铎
曹坚
黎亚亚
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期134-144,共11页
针对水下无线传感器网络环境的复杂性和节点的动态性所导致的节点定位精度低的问题,提出了一种基于动态贝叶斯LS-SVM的水下无线传感器网络节点移动预测定位算法;该算法以信标节点到通信半径内所有信标节点的距离和跳数矩阵作为训练集;...
针对水下无线传感器网络环境的复杂性和节点的动态性所导致的节点定位精度低的问题,提出了一种基于动态贝叶斯LS-SVM的水下无线传感器网络节点移动预测定位算法;该算法以信标节点到通信半径内所有信标节点的距离和跳数矩阵作为训练集;利用贝叶斯证据框架构建贝叶斯LS-SVM模型,将未知节点与信标节点之间的跳数向量作为测试集;将测试集代入到训练好的贝叶斯LS-SVM模型中来确定节点之间的距离,进而建立节点与信标节点距离矩阵的方程并利用最大似然估计法对未知节点坐标进行估算;最后,通过循环迭代的方式对所有未知节点进行定位的同时使用自适应增减算法动态调整模型参数和预测模型,以适应数据的动态变化;实验结果表明,该算法相同的节点密度下相较于SLMP算法、RTLC算法、NDSMP算法以及MPL算法的平均定位误差分别降低了24.77%、22.25%、3.1%、6.5%,有效地实现了水下未知节点的动态定位。
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关键词
水下无线传感器网络
贝叶斯证据框架
自适应
增减算法
移动预测
定位
算法
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职称材料
使用动态增减枝算法优化网络结构的DBN模型
被引量:
4
2
作者
张士昱
宋威
+1 位作者
王晨妮
郑珊珊
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第10期1721-1732,共12页
近年来深度信念网络(DBN)得到了广泛的应用,但在现有文献中很少有关于如何动态确定其结构的详细研究。提出了一种使用动态增减枝算法的DBN模型(DDBN),可以有效地优化DBN的网络结构。DDBN可以使用动态增减枝算法而不是人工实验来自动确...
近年来深度信念网络(DBN)得到了广泛的应用,但在现有文献中很少有关于如何动态确定其结构的详细研究。提出了一种使用动态增减枝算法的DBN模型(DDBN),可以有效地优化DBN的网络结构。DDBN可以使用动态增减枝算法而不是人工实验来自动确定其结构。首先,在训练过程中通过改变隐藏层层数和隐藏层神经元的数量,自动构建DDBN的结构,这是通过动态增减枝算法实现的。该算法依赖于隐藏层神经元的权重距离(WD)和激活概率的标准差以及整个网络的能量函数。其次,DDBN能够在动态过程中调整权重,有助于提高网络性能。最后,为了验证DDBN的有效性,将DDBN在MNIST、USPS和CIFAR-10三个基准图像数据集上进行了测试。实验结果表明,DDBN比现有的一些DBN结构调整方法具有更好的性能。
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关键词
深度学习
动态深度信念网络
动态
增减
枝
算法
网络结构优化
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职称材料
一种分布式系统的处理机分配算法研究
3
作者
李建设
柳闻鹃
《株洲工学院学报》
2004年第2期47-48,56,共3页
增减算法是一种启发式的处理机分配算法。对增减算法进行了分析,然后在此基础上对该算法进行了改进,缩短了平均响应时间。
关键词
分布式系统
处理机分配
增减算法
进程
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职称材料
VAOS克里金插值在三维地震属性平面图的应用
被引量:
1
4
作者
王美琪
李建
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第1期246-249,共4页
三维地震属性数据巨大,在实际应用中一般采用局域克里金插值算法进行插值。目前常用的指定距离半径、指定点数、kd-tree等搜索算法均涉及距离计算、遍历已知点,相对较为费时。对此,提出一种无须距离计算、无须遍历已知点而直接利用待插...
三维地震属性数据巨大,在实际应用中一般采用局域克里金插值算法进行插值。目前常用的指定距离半径、指定点数、kd-tree等搜索算法均涉及距离计算、遍历已知点,相对较为费时。对此,提出一种无须距离计算、无须遍历已知点而直接利用待插值点位置的增减实现邻域点的选取方法(VAOS),以高效实现克里金插值。经过实验验证,在同精度下,该算法比距离半径搜索法快数十倍。
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关键词
三维地震属性
平面图克里金
算法
距离半径搜索
算法
待插值点位置的
增减算法
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职称材料
题名
基于动态贝叶斯LS-SVM的水下节点移动预测定位算法
1
作者
彭铎
曹坚
黎亚亚
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期134-144,共11页
基金
国家自然科学基金(61663024,62061024)
甘肃省高校创新基金(2020A-021)项目资助。
文摘
针对水下无线传感器网络环境的复杂性和节点的动态性所导致的节点定位精度低的问题,提出了一种基于动态贝叶斯LS-SVM的水下无线传感器网络节点移动预测定位算法;该算法以信标节点到通信半径内所有信标节点的距离和跳数矩阵作为训练集;利用贝叶斯证据框架构建贝叶斯LS-SVM模型,将未知节点与信标节点之间的跳数向量作为测试集;将测试集代入到训练好的贝叶斯LS-SVM模型中来确定节点之间的距离,进而建立节点与信标节点距离矩阵的方程并利用最大似然估计法对未知节点坐标进行估算;最后,通过循环迭代的方式对所有未知节点进行定位的同时使用自适应增减算法动态调整模型参数和预测模型,以适应数据的动态变化;实验结果表明,该算法相同的节点密度下相较于SLMP算法、RTLC算法、NDSMP算法以及MPL算法的平均定位误差分别降低了24.77%、22.25%、3.1%、6.5%,有效地实现了水下未知节点的动态定位。
关键词
水下无线传感器网络
贝叶斯证据框架
自适应
增减算法
移动预测
定位
算法
Keywords
UWSN
Bayesian evidence framework
adaptive increment and subtraction algorithm
mobile prediction
location algorithm
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
使用动态增减枝算法优化网络结构的DBN模型
被引量:
4
2
作者
张士昱
宋威
王晨妮
郑珊珊
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第10期1721-1732,共12页
基金
国家自然科学基金
中央高校基本科研业务费专项资金
+1 种基金
江苏省自然科学基金
中国博士后科学基金~~
文摘
近年来深度信念网络(DBN)得到了广泛的应用,但在现有文献中很少有关于如何动态确定其结构的详细研究。提出了一种使用动态增减枝算法的DBN模型(DDBN),可以有效地优化DBN的网络结构。DDBN可以使用动态增减枝算法而不是人工实验来自动确定其结构。首先,在训练过程中通过改变隐藏层层数和隐藏层神经元的数量,自动构建DDBN的结构,这是通过动态增减枝算法实现的。该算法依赖于隐藏层神经元的权重距离(WD)和激活概率的标准差以及整个网络的能量函数。其次,DDBN能够在动态过程中调整权重,有助于提高网络性能。最后,为了验证DDBN的有效性,将DDBN在MNIST、USPS和CIFAR-10三个基准图像数据集上进行了测试。实验结果表明,DDBN比现有的一些DBN结构调整方法具有更好的性能。
关键词
深度学习
动态深度信念网络
动态
增减
枝
算法
网络结构优化
Keywords
deep learning
dynamic deep belief network(DDBN)
dynamic growing and pruning algorithm
network structure optimization
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种分布式系统的处理机分配算法研究
3
作者
李建设
柳闻鹃
机构
国防科技大学计算机学院
株洲工学院
出处
《株洲工学院学报》
2004年第2期47-48,56,共3页
文摘
增减算法是一种启发式的处理机分配算法。对增减算法进行了分析,然后在此基础上对该算法进行了改进,缩短了平均响应时间。
关键词
分布式系统
处理机分配
增减算法
进程
Keywords
distributed system
up-down algorithm
processor allocation
分类号
TP316.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
VAOS克里金插值在三维地震属性平面图的应用
被引量:
1
4
作者
王美琪
李建
机构
西南石油大学计算机科学学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第1期246-249,共4页
基金
国家科技重大专项项目(2016ZX05020-006)。
文摘
三维地震属性数据巨大,在实际应用中一般采用局域克里金插值算法进行插值。目前常用的指定距离半径、指定点数、kd-tree等搜索算法均涉及距离计算、遍历已知点,相对较为费时。对此,提出一种无须距离计算、无须遍历已知点而直接利用待插值点位置的增减实现邻域点的选取方法(VAOS),以高效实现克里金插值。经过实验验证,在同精度下,该算法比距离半径搜索法快数十倍。
关键词
三维地震属性
平面图克里金
算法
距离半径搜索
算法
待插值点位置的
增减算法
Keywords
3D seismic attribute
Kriging algorithm for planar map
Search algorithm for distance radius
Increment and subtraction algorithm for position of interpolated points
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态贝叶斯LS-SVM的水下节点移动预测定位算法
彭铎
曹坚
黎亚亚
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
使用动态增减枝算法优化网络结构的DBN模型
张士昱
宋威
王晨妮
郑珊珊
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
3
一种分布式系统的处理机分配算法研究
李建设
柳闻鹃
《株洲工学院学报》
2004
0
下载PDF
职称材料
4
VAOS克里金插值在三维地震属性平面图的应用
王美琪
李建
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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