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基于智能优化算法及其优化BP神经网络的室内定位 被引量:5
1
作者 李帅辰 武建锋 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第20期8568-8576,共9页
为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO... 为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)、麻雀优化算法(sparrow search algorithm,SSA)这6种智能优化算法进行室内的二维TDOA定位,对比分析上述算法在室内定位领域的表现,并和传统的Taylor算法的定位误差进行对比;接下来,使用SOA算法对BP神经网络进行优化,使用优化后的SOA-BP进行定位,与基础的BP神经网络的定位误差进行对比。结果表明:所使用的6种智能优化算法在室内定位领域有着不错的表现,各智能优化算法的效果相似,平均定位误差为0.44 m,相较于传统的Taylor算法提升约9.2%;SOA-BP的定位误差相较于基础的BP神经网络降低超过30%。 展开更多
关键词 智能优化算法 5G室内定位 到达时间差(TDOA) Taylor算法 优化反向传播(bp)神经网络
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多层神经网络逆向传播算法简明解析推导和一种变型MRⅢ计算技术
2
作者 陈继述 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1993年第1期47-51,共5页
给出了多层神经网络逆向传播法整套计算公式的简明解析推导,提出了一种变型的MRⅢ计算技术。
关键词 神经网络 逆向传播算法 计算
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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量:1
3
作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则化算法 反向传播(bp)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测 被引量:71
4
作者 李松 罗勇 张铭锐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期52-55,共4页
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求... 为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 混沌理论 预测 反向传播(bp)神经网络 遗传算法
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BP神经网络算法的改进及应用 被引量:49
5
作者 王美玲 王念平 李晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第35期47-48,共2页
经典的BP算法存在陷入局部极小,算法收敛慢的问题。提出了一种改进的BP神经网络算法,在经典BP算法基础上,引入新的参数以调整经典的神经元转换函数,然后把改进算法应用到实际的教学评估中;利用真实数据的分析结果选取了参数的适当值。... 经典的BP算法存在陷入局部极小,算法收敛慢的问题。提出了一种改进的BP神经网络算法,在经典BP算法基础上,引入新的参数以调整经典的神经元转换函数,然后把改进算法应用到实际的教学评估中;利用真实数据的分析结果选取了参数的适当值。结果表明,改进后的算法在收敛速率和误差估计等方面有很好的效果,并实现了对教学效果的合理评价。 展开更多
关键词 误差反向传播(bp)算法 非线性函数 教学评价
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汽轮发电机组振动故障诊断中的改进BP算法 被引量:11
6
作者 万书亭 李和明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期55-58,共4页
针对大型汽轮发电机组振动故障的特点 ,提出了一种基于误差逼近度渐进收缩学习算法的反向传播 ( BP)网络诊断模型 ,给出了 BP网络误差函数和新型的权值调整公式 ,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别。实例结果表明 ,该算法学... 针对大型汽轮发电机组振动故障的特点 ,提出了一种基于误差逼近度渐进收缩学习算法的反向传播 ( BP)网络诊断模型 ,给出了 BP网络误差函数和新型的权值调整公式 ,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别。实例结果表明 ,该算法学习收敛较快 ,误差曲线平稳 。 展开更多
关键词 神经网络 反向传播算法 汽轮发电机组 故障诊断 振动 改进bp算法
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LDPC码的一种低复杂度BP译码算法 被引量:9
7
作者 郭锐 刘济林 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期450-455,共6页
针对低密度奇偶校验(LDPC)码的BP译码算法在每一次迭代过程中,都要对全部比特和校验信息进行更新,存在计算量大、译码效率低的问题,提出了一种改进的BP译码算法.由于不同的比特节点和校验节点,其可靠程度不同,对BP译码的贡献也不同,为... 针对低密度奇偶校验(LDPC)码的BP译码算法在每一次迭代过程中,都要对全部比特和校验信息进行更新,存在计算量大、译码效率低的问题,提出了一种改进的BP译码算法.由于不同的比特节点和校验节点,其可靠程度不同,对BP译码的贡献也不同,为此给出了一种新的可靠性判断准则:采用每个比特的非法校验数和每次迭代过程中比特的伪后验概率的差来判断比特的可靠性,认为非法校验数小、伪后验概率差大的节点具有较高的可靠度.对可靠性较高的比特,下一次迭代过程中不参与更新,只更新那些有可能发生错误的比特.仿真结果表明,改进的BP译码算法在损失极少译码性能的情况下,大大地减少了迭代过程中的计算量,提高了译码效率. 展开更多
关键词 低密度奇偶校验 置信传播算法(bp算法) 译码效率
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局部式反传网络的改进BP算法及应用 被引量:4
8
作者 霍爱清 汪跃龙 +2 位作者 汤楠 程为彬 葛蕾 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第4期211-214,共4页
针对标准BP算法收敛速度慢的缺点,分析了其产生的主要原因,提出了一种改进BP算法。在传统BP算法基础上通过对其激励函数增加陡度因子并在误差反传权值修正时增加协调器,通过对网络灵敏度的分析将全反传式网络变成局部式反传网络,从而达... 针对标准BP算法收敛速度慢的缺点,分析了其产生的主要原因,提出了一种改进BP算法。在传统BP算法基础上通过对其激励函数增加陡度因子并在误差反传权值修正时增加协调器,通过对网络灵敏度的分析将全反传式网络变成局部式反传网络,从而达到提高网络学习速率及精度的目的。改进的BP算法应用于导向钻井稳定平台系统的辨识,仿真结果表明该算法收敛速度快,精度高。 展开更多
关键词 反向传播(bp)算法 激励函数 陡度因子 局部式反传网络 协调器
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基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测模型 被引量:10
9
作者 吴志杰 孔凡敏 李康 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期375-380,共6页
提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 (LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在... 提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 (LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在网络输入的应力条件下的寿命为输出,可以预测LED在任意电流和结温下的寿命。研究结果表明,该GA-BP模型相比于LED光源长期流明维持率的预测方法 (TM-21-11)更具灵活性,预测误差较传统BP神经网络降低了65.5%,平均相对误差达到1.47%,优于Adaboost模型的54%和3.16%,训练样本相关系数达到99.4%,GA-BP模型预测LED寿命误差更小,普适性更高,在LED的寿命预测中具有实际意义。 展开更多
关键词 发光二极管(LED) 误差反向传播(bp)神经网络 遗传算法(GA) 寿命预测 相关系数
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一种改进的BP算法在导弹综合测试专家系统中的应用 被引量:3
10
作者 李剑萍 胡光锐 孙逊 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第1期100-102,共3页
为解决采用反向传播算法的多层前馈神经网络收敛速度慢和容易陷入局部最小的问题 ,以及它对参数选择过于敏感 ,本文引入了遗传算法的思想和方法 ,提出了一种随机搜索和DBD算法相结合的新算法。通过对学习率的修正量随机互换 ,在不增加... 为解决采用反向传播算法的多层前馈神经网络收敛速度慢和容易陷入局部最小的问题 ,以及它对参数选择过于敏感 ,本文引入了遗传算法的思想和方法 ,提出了一种随机搜索和DBD算法相结合的新算法。通过对学习率的修正量随机互换 ,在不增加计算量和存储空间的情况下 ,使较大规模的网络能够快速收敛 ,摆脱了局部最小的陷阱 ,并且对网络参数的选择不太敏感。该算法在导弹综合测试专家系统的应用中取得了很好的效果。 展开更多
关键词 专家系统 多层前馈神经网络 bp算法 学习率 反向传播算法 网络参数 算法 陷阱 增加 互换
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基于启发式萤火虫的BP神经网络数据融合算法 被引量:9
11
作者 吴晟 闫娇娇 张晶 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第4期146-149,156,共5页
为了减少无线传感器网络(WSNs)中的冗余数据,降低通信能耗并延长网络生命周期,提出了一种基于启发式萤火虫的反向传播神经网络数据融合算法(HFABPNN)。通过引入“历史最优”位置作为启发信息更新萤火虫的位置信息,同时加入权重因子和步... 为了减少无线传感器网络(WSNs)中的冗余数据,降低通信能耗并延长网络生命周期,提出了一种基于启发式萤火虫的反向传播神经网络数据融合算法(HFABPNN)。通过引入“历史最优”位置作为启发信息更新萤火虫的位置信息,同时加入权重因子和步长因子使算法跳出局部最优。结合启发式萤火虫算法和BP神经网络,将启发式萤火虫算法的最优解作为BP神经网络的权值和阈值进行数据融合。仿真结果表明,所提算法数据冗余量更少且数据融合精度更高。 展开更多
关键词 启发信息 权重因子 萤火虫算法 反向传播(bp)神经网络 数据融合
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基于改进BP网络的广义预测控制快速算法 被引量:5
12
作者 王一晶 左志强 《基础自动化》 CSCD 2002年第2期10-12,共3页
提出了一种改进的全局寻优自适应快速BP算法并把其应用于广义预测控制 (GPC)算法中 ,解决了限制GPC实时控制的快速性问题。
关键词 bp算法 广义预测控制 局部极小 人工神经网络 快速算法 反向传播学习算法
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改进的QPSO-BP算法的铀价格预测模型及应用 被引量:2
13
作者 陈建宏 周汉陵 +1 位作者 于凤玲 杨珊 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第21期235-239,244,共6页
铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP... 铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值。将通过优化搜索得到的粒子的位置向量解码作为网络的权值与阈值,选择网络结构5-11-1对铀价格进行预测。结果表明:QPSO-BP模型的预测精度(0.15%)高于PSO-BP模型(4.55%)与BP模型(30.86%)。泛化能力指标平均相对变动值为0.002 5,预测结果的泛化能力提高。相对误差分布集中,预测结果稳定。说明该模型在铀价格预测中有效,对项目投资决策有一定的参考价值。 展开更多
关键词 价格预测 量子粒子群算法 量子粒子群算法(QPSO)-反向传播(bp)模型 铀价
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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用 被引量:3
14
作者 刘顺安 胡庆玉 +3 位作者 高春甫 于显利 姚永明 陈延礼 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1281-1286,共6页
为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度... 为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能. 展开更多
关键词 半主动悬架 自适应控制 粒子群优化(IPSO)-向后传播(bp)算法 粒子群优化(IPSO)机制
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基于MEA-BP算法的IGBT结温预测模型 被引量:2
15
作者 孟昭亮 吕亚茹 +2 位作者 高勇 杨媛 吴磊 《半导体技术》 CAS 北大核心 2020年第11期856-862,共7页
针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数(TSEP)法搭建IGBT模块饱和压降实验平台;然后,从实验数据... 针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数(TSEP)法搭建IGBT模块饱和压降实验平台;然后,从实验数据中提取338组饱和压降与集电极电流数据作为TSEP,表征其与IGBT模块结温的关系;最后,利用MEA-BP神经网络算法将提取出的电气参数建立结温预测模型,对结温进行预测。实验结果表明,MEA-BP神经网络算法的结温预测值平均绝对百分比误差在集电极电流小于临界电流时为0.114,在大于临界电流时为0.062,比遗传算法(GA)优化的BP(GA-BP)神经网络算法以及经典BP神经网络算法能更准确预测IGBT结温。 展开更多
关键词 IGBT 反向传播(bp)神经网络 温敏电参数(TESP) 结温预测模型 MEA-bp算法
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CS算法优化BP神经网络的短时交通流量预测 被引量:29
16
作者 高述涛 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期106-109,共4页
为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络参数的短时交通流量预测模型(CS-BPNN)。基于混沌理论对短时交通流量时间序列进行相空间重构,将重构后的时间序列输入到BP神经网络进行学习,采用布谷鸟搜索算法找... 为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络参数的短时交通流量预测模型(CS-BPNN)。基于混沌理论对短时交通流量时间序列进行相空间重构,将重构后的时间序列输入到BP神经网络进行学习,采用布谷鸟搜索算法找到BP神经网络最优参数,建立短时交通流量预测模型,通过具体实例对CS-BPNN性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,CS-BPNN提高了短时交通流量的预测精度,更加准确反映了短时交通流量的变化趋势。 展开更多
关键词 短时交通流量 相空间重构 布谷鸟搜索算法 高斯扰动 反向传播(bp)神经网络
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基于遗传算法和BP神经网络的海洋工程材料腐蚀预测研究 被引量:19
17
作者 李海涛 袁森 《海洋科学》 CAS 北大核心 2020年第10期33-38,共6页
为提高海洋工程材料腐蚀速率预测的精度,提出了一种基于遗传算法(GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的海洋工程材料海洋环境腐蚀速率预测模型。通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用优化后的BP神经网络对试... 为提高海洋工程材料腐蚀速率预测的精度,提出了一种基于遗传算法(GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的海洋工程材料海洋环境腐蚀速率预测模型。通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用优化后的BP神经网络对试验数据进行预测。GA-BP模型选取具有代表性的2Cr1312不锈钢、Q235B碳钢和6082铝合金三种基本海洋工程材料数据进行试验,预测结果误差小于传统BP神经网络,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高。本模型在海洋工程材料于海洋环境中腐蚀速率的实际预测中具有良好的推广价值。 展开更多
关键词 腐蚀速率预测 GA-bp模型 遗传算法 反向传播(Back Propagation bp)神经网络
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利用BP算法进行新疆MODIS数据土地利用分类研究 被引量:15
18
作者 骆成凤 王长耀 +1 位作者 刘永洪 牛铮 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2005年第2期258-262,共5页
土地利用信息获取已经成为遥感技术的重要应用领域之一。本研究以MODIS数据产品为信息源,用神经网络分类中的反向传播网络(BP)算法对新疆进行了土地利用分类研究。以新疆石河子为实验区,比较了BP算法与最大似然法的分类精度,前者的精度... 土地利用信息获取已经成为遥感技术的重要应用领域之一。本研究以MODIS数据产品为信息源,用神经网络分类中的反向传播网络(BP)算法对新疆进行了土地利用分类研究。以新疆石河子为实验区,比较了BP算法与最大似然法的分类精度,前者的精度提高近10%。用BP算法对新疆全省进行了土地利用分类,统计分类结果各类别的面积和百分比,所得数据与相关部门公布数据非常接近。研究结果表明,250mMODIS数据对新疆地区的土地利用的类别信息获取比较实用;BP算法对中分辨率的MODIS数据能取得较高的分类精度。 展开更多
关键词 MODIS数据 bp算法 分类研究 反向传播网络 神经网络分类 土地利用分类 信息获取 分类精度 新疆石河子 最大似然法 应用领域 遥感技术 数据产品 统计分类 研究结果 新疆地区 信息源 实验区 百分比 分辨率 类别 接近
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改进BP算法在混合气体定量检测中的应用 被引量:5
19
作者 赵彦如 黄晓杰 邵启鹏 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第1期154-156,160,共4页
针对单一反向传播(BP)神经网络用于混合气体检测中出现的检测误差较大和依赖初始权值和阈值的问题,提出引入自适应调整发现概率的布谷鸟搜索(CS)算法和模拟退火算法优化BP网络初始权值和阈值的方法来实现混合气体的定量检测。利用CS算... 针对单一反向传播(BP)神经网络用于混合气体检测中出现的检测误差较大和依赖初始权值和阈值的问题,提出引入自适应调整发现概率的布谷鸟搜索(CS)算法和模拟退火算法优化BP网络初始权值和阈值的方法来实现混合气体的定量检测。利用CS算法强大的全局搜索能力,对神经网络的初始权值和阈值进行优化,在算法迭代过程中,使用模拟退火操作避免算法陷入局部最优,并在此基础上引入发现概率的自适应调整策略用于新解生成;以此优化后的参数作为初始连接权值和阈值用于BP网络进行混合气体的定量识别。在MATLAB软件上对实验数据进行仿真处理,与以往单一BP算法相比,改进算法对混合气体的定量检测效果显著,平均相对误差在10%左右。 展开更多
关键词 气体定量检测 自适应发现概率 布谷鸟搜索算法 模拟退火算法 反向传播(bp)神经网络
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基于BP神经网络的RSSI测距优化算法 被引量:10
20
作者 姚军 甄梓越 马宇静 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期663-669,共7页
基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距的研究和应用领域很广泛,一直是物联网研究的热点.为降低传统基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的RSSI测距误差,文中提出一种基于K-means聚类算法对样本... 基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距的研究和应用领域很广泛,一直是物联网研究的热点.为降低传统基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的RSSI测距误差,文中提出一种基于K-means聚类算法对样本数据进行预处理的BP神经网络测距算法,来解决由于RSSI值衰减程度不同引起的不同距离区间RSSI值和真实距离之间映射关系不均匀的问题.将K-means聚类算法应用于BP神经网络模型中,对样本数据进行距离区间划分,然后将已经分类好的数据分别输入BP神经网络建立网络模型并进行实验仿真.结果显示:传统基于BP神经网络的RSSI测距算法的均方根误差为1.4257 m;而经过K-means算法改进后的BP神经网络测距算法的均方根误差为1.2887 m,降低了测距误差,并优化了目标RSSI值与真实距离的映射关系. 展开更多
关键词 路径损耗模型 接收信号强度指示(RSSI)测距 K-MEANS聚类算法 反向传播(bp)神经网络 测距误差 均方根误差
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