多节点协作迭代求精的WSNs加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中质心算法对锚节点密度要求较高和定位精度过度依赖锚节点分布的问题,提出了一种多节点协作迭代求精的WSNs加权质心定位算法。该算法采用加权质心估算初始坐标,以请求二跳锚节点的方式增加可用锚节点,由锚节点以多边测距方式估算待定位节点的实际坐标与估算坐标的差值,迭代调整估算坐标,提高定位精度。实验结果表明,与普通加权质心算法相比较,该算法具有更高的定位精度和定位覆盖度。

Steffensen迭代加速法的改进

证明了加速迭代x_(x+1)=g(x_n)收敛的Aitken技术,实质上是求解z-g(x)=0的线性插值法.由此可简洁地研究Steffensen法的性质,并证明将弦割法应用于方程x-g(x)=0,可得出比Steffensen法更有效的加速迭代收敛的算法.

基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出了一种基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法。算法在模糊信息定位方法的基础上,通过引入Steffensen迭代求精提高节点定位精度。算法将锚节点分为静态锚节点和移动锚节点,利用移动锚节点不断的运动来辅助静态锚节点进行定位。首先利用节点间的模糊信息实现未知节点位置的粗略定位,然后利用Steffensen迭代对节点位置进行不断迭代求精,以实现未知节点的精确定位。通过仿真实验证明,相比3D-ADAL算法和改进的TOF测距算法,本文算法不仅降低了定位误差率,减小了网络的通信开销,还提高了节点定位效率。

一个不用计算导数具有4阶收敛性的迭代公式

提出了一种新的求解非线性方程的迭代方法,给出的迭代公式既能回避Newton迭代、多点Newton Raphson迭代公式中的导数计算,又能保持与多点Newton Raphson迭代同样的4阶收敛性,且不增加计算量.

求解非线性方程的一族免导数的迭代法

求解非线性方程是数值分析最重要的问题之一。这方面成果现已极为丰富,为避免导数值的计算,利用牛顿割线法和Steffense加速法提出了求解非线性方程的一族新的免导数迭代方法,证明了该迭代法的收敛性,并可作为对一些文献的结果推广。

Kepler方程的一种迭代加速算法

采用Steffensen迭代法求解椭圆轨道下的Kepler方程,克服了不动点迭代法收敛速度慢以及Newton迭代法需要重复计算导数值和迭代结构相对复杂等方面的不足。试验表明利用该方法求解Kepler方程既满足了高精度要求,而且收敛速度快。同时它还能满足不同的偏心率和不同的精度的要求,因而是求解Kepler方程的一种较理想算法。

不用求导含参数的三阶收敛迭代方法

基于弦截法和Steffensen迭代法,本文提出了求解非线性方程f(x)=0的两种带有参数的迭代算法,这两种算法不带有导数,且经过收敛性分析证明至少是三阶收敛的,最后用数值试验验证了本文两种迭代算法的有效性和优越性.

基于校正矢量的分布式DV- Hop求精算法

节点定位技术是当前无线传感器网络研究的热点之一.基于跳距估计的DV-Hop(distance vector hop)定位算法是无需测距定位算法的典型代表,它具有算法简单、易实现等优点,但也存在定位模糊、定位精度不高的缺点.针对DV-Hop算法的定位模糊问题,提出一种基于校正矢量的分布式迭代求精算法(correction vector based distributed localization refinement algorithm, CVLR).在DV-Hop定位完成后,CVLR利用节点与其邻居节点间的伪测距距离和定位距离构建位置校正矢量,然后将求精过程建模为使这2个距离的差值的平方和在校正矢量方向上的最小化问题,最后用一种简单的迭代搜索算法求解该最小化问题.CVLR实现过程中,分为仅利用1跳邻居节点信息的CVLR1和同时利用1跳和2跳邻居节点信息的CVLR2.仿真结果表明:与DV-Hop,DV-RND (an improved DV-Hop localization algorithm based on regulated neighborhood distance),DV-EA (an improved DV-Hop localization algorithm based on evolutionary algorithm)相比,CVLR1的定位精度平均提高30%,25%,20%,CVLR2的定位精度平均提高45%,42%,40%.

临界状态的Aitken-△~2法和Steffensen法及凸函数不动点的求法

本文讨论在（的不动点）这种临界状态时用Ａｉｔｋｅｎ－△２法及Ｓｔｅｆｆｅｎｓｅｎ法迭代求解的情况，并对凸函数给出在该情形时求的迭代解法．

金艺求精“晶”彩焕新 翠绿首饰【水晶丝工艺】系列2.0

2019年春季出新——翠绿首饰创新性工艺“水晶丝”系列迭代推出2.0版;深入探索女性的浪漫追求与纯然天性,以全新“情似琉璃爱如水晶”手镯,挚献臻爱,阐述爱情最纯粹的美好。该系列新品源自古典制金工艺,承袭欧式贵族精神,无杂质丝底,360°光彩完美焕现;是继首批“水晶丝”系列推出后,新一轮迭代升级。【水晶丝工艺】系列2.0版推出:轻巧百变的对对镯、简约大气的牛鼻镯、时尚潮流的四方镯以及优雅经典的推拉镯等多种镯型,可谓百变潮流,“晶”彩纷呈!

解超越方程的多重 Steffensen 法

本文提出了解超越方程的一种迭代法——多重 Steffensen 迭代法.此方法是在 Steffensen法的基础上,采用一种多重迭代格式而建立的,它一方面保持了 Steffensen 法不计算函数导数的特点,同时又大大加快了收敛速度.本文在给出格式的同时证明了在一定条件下迭代格式的收敛性.

基于小波变换的图像配准方法

图像配准是信息融合处理中非常重要的一个环节。图像的配准,尤其是遥感图像的配准,运用传统的方法,计算量大且配准精度不高。基于小波理论,提出了一种快速、高精度图像配准的新方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,通过引入有效子图的概念来降低待搜索的数据量,应用小波理论的多分辨分析思想来缩小搜索空间,最后通过迭代求精算法实现了图像的快速、高精度配准。实验结果表明,该方法对大数据量的遥感图像,较之传统的方法具有明显的优越性。

遥感数字图像配准技术综述

图像配准技术是近年来迅速发展的图像处理技术之一,也是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提,并在遥感、军事、医学、计算机视觉等众多领域都有广泛的应用。本文首先简要介绍了图像配准的步骤和过程,接着具体分析了目前几种常用的配准方法,并归纳总结了其在遥感领域应用中的技术特点,最后讨论了图像配准在遥感领域中的发展趋势。

基于依赖的污点分析方法改进研究

在总结污点分析研究现状基础上,给出了基于依赖的静态污点分析的形式化描述。提出并形式化定义跨方法的域变量和方法参数变量依赖关系以及依赖关系传播的操作语义,改进分析的精度。引入迭代求精方法对分析结果进行多阶段和验证,改进分析的性能。在SOOT平台实现改进分析的原型系统并与现有分析比较,实验结果表明改进方案有效提高了精度和性能。

一种基于数值计算的改进BP神经网络加速算法

为增加神经网络收敛的稳定性与收敛速度,提出了一种改进的网络优化加速算法.在权值调整期间加入前N期权值结果,增强了训练的稳定性;使用Steffensen迭代算法进行加速,使网络训练较快地收敛;有效地解决了传统BP神经网络的缺点.进行数值实验,将10幅二值化后的车牌数字字符图片作为训练样本送入改进的网络与传统的BP神经网络中分别进行训练,可以看出传统BP算法在训练过程中出现了振荡且收敛速度较慢.而改进的算法误差稳步下降,没有出现传统算法中振荡的现象,且较传统算法早达到收敛稳定.

温度对原油长输管道泄漏定位影响研究

采用负压力波法对管道泄漏点定位时往往把负压波的传播速度看成常数;而实际中波速随温度变化较大,所以影响了泄漏定位的精度。根据负压力波速度随温度变化的特点,考虑温度对负压波速度影响的情况,给出了泄漏点位置同负压力波传到首末两端时间差之间的关系式,并给出了一种算法。

具有参数平方收敛的线性插值迭代类

提出了一类具有参数平方收敛的求解非线性方程的线性插值迭代法,方法以Newton法和Steffensen法为其特例,并且给出了该类方法的最佳迭代参数.数值试验表明,选用最佳迭代参数或其近似值的新方法比Newton法和Steffensen方法更有效.

稀疏无线传感器网络的节点自定位算法

针对基于TOF测距的节点定位算法在稀疏网络中定位覆盖率较低的问题,对初始估计位置进行迭代求精,达到精度门限的升级为锚节点。如果网络中存在不良节点,对节点进行估计分类,并实现对不良节点的定位。仿真结果表明,在适当增加节点计算量和通信开销的条件下,可提高改进算法的定位覆盖率。

面向矿井目标的双标签高精度定位方法

接收信号强度指示(RSSI)测距结果的不唯一性和波动性使得单标签定位的精度不高甚至漂移.提出一种面向矿井目标的双标签定位方法,它为待定位目标配备两个水平或垂直定位标签,进而构造标签与定位基站测量距离和估计距离间的优化函数.优化函数通过双向迭代求精法求解,它包括迭代初值确定、左/右双向迭代两个主要步骤.双标签法以添设一个定位标签的极小代价大幅提高了定位精度,具有较强的抗噪能力和环境适应能力,适用于不同形状和大小的矿井对象.