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题名应用改进型微粒群算法优化语言模型
被引量：1
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作者
刘建成
蒋新华
吴今培
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机构
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2006年第12期2306-2309,共4页
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基金
湖南省自然科学基金项目(04JJY6036)资助.
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文摘
语言模型具有很好的可理解性特征,但在多数情况下,其精确性是难满足要求的.本文利用改进型微粒群算法(MPSO)优化输入变量的语言值及对应的正交模糊集参数,再应用Wang方法以形成语言模型,在保持可理解性情况下,获得较精确的语言模型.改进型微粒群算法采用惯性权重自适应动态调整策略,结果显示该改进算法在语言模型过程中更容易获得全局最优解,学习效率和优化性能明显提高.
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关键词
语言模型
语言值
改进型微粒群算法
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Keywords
linguistic model
linguistic term
MPSO
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分类号
TP273.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名应用IPSO的无线传感器网络分簇路由算法
被引量：3
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作者
程培新
王亚慧
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机构
北京建筑工程学院电气与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第36期112-114,共3页
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基金
国家科学基金子课题No.080709615
北京市自然科学基金No.0872008~~
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文摘
在基于分簇的无线传感器网络中,网络是通过附近传感器节点在转发信息到目的节点前进行冗余数据的融合实现节能,从而延长了网络的生命周期。但现存的算法在选择簇首节点的过程中由于忽略了邻居节点的状态信息,容易导致簇内节点过早出现盲节点的现象。进化类算法已经成功应用于许多方面,微粒群算法就是其中之一。提出了一种基于改进型微粒群算法的无线传感器网络分簇路由算法来优化分簇过程。簇首节点的选取综合考虑候选节点和邻居节点的状态信息。仿真结果表明算法的性能得到了较好的改善,并延长了网络的生命周期。
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关键词
改进型微粒群算法
无线传感器网络
路由优化
分簇
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Keywords
Improved Particle Swarm Optimization algorithm（IPSO） Wireless Sensor Network（sWSN） routing optimization clustering
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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