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题名无线射频识别多标签防碰撞算法综述
被引量：15
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作者
刘金艳
冯全源
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期440-451,共12页
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基金
国家自然科学基金重大资助项目(60990320
60990323)
+4 种基金
国家自然科学基金面上资助项目(61271090)
国家863计划资助项目(2012AA012305)
中央高校基本科研业务费资助项目(SWJTU11BR175)
四川省科技支撑计划资助项目(2012GZ0101)
成都市科技计划资助项目(12DXYB347JH-002)~~
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文摘
为了深入分析无线射频识别系统中的标签碰撞问题以及解决该问题的防碰撞算法,对现有的各种防碰撞算法进行了分类,将其分为基于Aloha的算法、基于树的算法以及混合算法三类。对每种算法的核心思想进行了深入探讨,并对各种算法的特点与不足进行了对比分析。从吞吐率、时延等方面对算法性能进行了评价和比较,并指出了未来的研究方向。
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关键词
无线射频识别
标签
防碰撞算法
基于Aloha的算法
基于树的算法
混合算法
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Keywords
radio frequency identification
tag
anti-collision algorithm
aloha-based algorithm
tree-based algorithm
hybrid algorithm
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分类号
TN91
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于机器学习的恐怖分子预测算法
被引量：13
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作者
李慧
张南南
曹卓
郑海
陈湘萍
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机构
贵州大学电气工程学院
贵州大学机械工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期315-320,共6页
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基金
国家自然科学基金(51867007)
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文摘
当今世界恐怖袭击事件频繁发生,通过对嫌疑人进行预测分析,有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击,以减少人员和财产损失。为此,使用机器学习方法,提取恐怖袭击事件的多方面特征,对一个或多个嫌疑人进行预测。采用贝叶斯优化对Bagging、决策树、随机森林和全连接神经网络4种算法进行寻优,将预处理后的数据输入优化后的算法模型对恐怖袭击事件嫌疑人进行预测,以准确率、召回率、精度和F 1值作为指标评价算法性能。实验结果表明,当预测结果仅输出一个嫌疑人时,基于树的算法预测结果普遍较好,其中Bagging算法的预测精度最高为0.911,而全连接神经网络可以得到多个嫌疑人的预测结果,其预测精度为0.8778。
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关键词
机器学习
贝叶斯优化
参数寻优
基于树的算法
全连接神经网络
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Keywords
machine learning
Bayesian optimization
parameter optimization
algorithm based on tree structure
Fully Connected Neural Network(FCNN)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名智能移动系统中大规模分布式车辆路径规划问题研究
被引量：2
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作者
李伟
郭继孚
缐凯
商攀
杨少峰
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机构
北京交通大学交通运输学院
北京交通发展研究院
中国科学院计算技术研究所
城市交通运行仿真与决策支持北京实验室
城市交通北京市国际科技合作基地
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出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2020年第1期102-110,共9页
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基金
国家重点研发计划“大规模网联车辆协同服务核心技术”(2018YFB1600703)。
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文摘
本文针对智能交通和主动交通管理提出了一种适用于大规模交通分配和路径规划的分布式计算方法。讨论了通过信息传递接口(MPI)在多中央处理器(CPU)上并行计算实现的一系列研究需求和实现挑战;将基于时空事件的车辆路径规划模型应用于大规模的城市路网仿真;将原始车辆路径规划模型分解为一系列计算效率较高的子问题,大幅减少了仿真耗时和通信开销。通过将子问题分发到单独的分布式CPU上,使CPU可以同时执行其任务,并保证较好的负载平衡。重点分析了将所提出的方法应用于北京路网大规模路径规划,以及该方法在不同CPU核数下的计算效率。结果表明:所提出的并行计算方法可以显著减少计算耗时,并在512个计算节点上实现200倍以上的加速比。
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关键词
交通管理
智能移动系统(SMS)
交通分配
基于树的算法
并行计算
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Keywords
traffic management
smart mobility system(SMS)
traffic assignment
tree based algorithm
parallel computing
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分类号
U492.22
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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