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无线传感器网络下线性支持向量机分布式协同训练方法研究 被引量:7
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作者 及歆荣 侯翠琴 侯义斌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期708-714,共7页
针对无线传感器网络中分散在各节点上的训练数据传输到数据融合中心集中训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)时存在的高通信代价和高能量消耗问题,该文研究了仅依靠相邻节点间的相互协作,在网内分布式协同训练线性SVM的方法。首... 针对无线传感器网络中分散在各节点上的训练数据传输到数据融合中心集中训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)时存在的高通信代价和高能量消耗问题,该文研究了仅依靠相邻节点间的相互协作,在网内分布式协同训练线性SVM的方法。首先,在各节点分类器决策变量与集中式分类器决策变量相一致的约束下,对集中式SVM训练问题进行等价分解,然后利用增广拉格朗日乘子法,对分解后的SVM问题进行求解和推导,进而提出基于全局平均一致性的线性SVM分布式训练算法(Average Consensus based Distributed Supported Vector Machine,AC-DSVM);为了降低AC-DSVM算法中全局平均一致性的通信开销,利用相邻节点间的局部平均一致性近似全局平均一致性,提出基于一次全局平均一致性的线性SVM分布式训练算法(Once Average Consensus based Distributed Supported Vector Machine,1-AC-DSVM)。仿真实验结果表明,与已有算法相比,AC-DSVM算法的迭代次数和数据传输量略高,但其能够完全收敛到集中式训练结果;1-AC-DSVM算法具有较好的收敛性,而且在收敛速度和数据传输量上也表现出显著优势。 展开更多
关键词 无线传感器网络 支持向量机 分布式学习 增广拉格朗日乘子法 平均一致性
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一种智能攻击模型在RFID防伪协议中的研究 被引量:6
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作者 李辉 侯义斌 +3 位作者 黄樟钦 刘宏珍 何坚 陈锐 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2565-2573,共9页
本文研究一种RFID防伪技术和系统,首先给出了一种基于RFID技术的防伪系统软硬件系统架构,进而分析了该防伪系统的层次结构,然后针对系统中防伪安全协议的复杂性提出了智能伪造攻击模型,利用A*搜索算法进行路径搜索得到最小攻击代价树,... 本文研究一种RFID防伪技术和系统,首先给出了一种基于RFID技术的防伪系统软硬件系统架构,进而分析了该防伪系统的层次结构,然后针对系统中防伪安全协议的复杂性提出了智能伪造攻击模型,利用A*搜索算法进行路径搜索得到最小攻击代价树,作为对本文提出的防伪系统,尤其是系统中采用的防伪协议的评价.最后在VC++和Matlab环境下对本文提出的模型进行了实验验证,实验结果表明攻击模型对RFID防伪协议的验证以及分析是有效的,从而为RFID技术与防伪技术的结合提供了一个全新的参考. 展开更多
关键词 模型 协议 射频识别 代价树
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改进无标度网络模型研究 被引量:3
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作者 孙立晟 何东之 《电子设计工程》 2016年第6期115-117,120,共4页
基于复杂网络理论知识研究了无标度网络的构造算法,并在原有的BA无标度网络模型的基础上,通过加入内部边和重连边机制使该网络模型不但具有无标度特性而且具有现实社会网络的小世界特性,同时给网络的节点加入初始引力,得出了一种改进的... 基于复杂网络理论知识研究了无标度网络的构造算法,并在原有的BA无标度网络模型的基础上,通过加入内部边和重连边机制使该网络模型不但具有无标度特性而且具有现实社会网络的小世界特性,同时给网络的节点加入初始引力,得出了一种改进的无标度网络模型。最后,不仅从理论上通过平均场方法验证了改进模型,而且通过数据仿真验证该模型。 展开更多
关键词 复杂网络 无标度网络 改进无标度网络 平均场方法
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基于PicoBlaze的UART控制器的研究与实现
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作者 刘佳 《黑龙江科技信息》 2010年第11期61-62,共2页
针对嵌入式系统需求不断不增加,对FPGA的资源需求也不断膨胀。PicoBlaze微处理器是一种基于SpartanTM-3,VirtexTM-Ⅱ,and Vir-tex-Ⅱ ProTMFPGA的紧凑的、高性能低成本的8位处理器核。Picoblaze微处理器支持基于低成本控制及数据处理。
关键词 FPGA PICOBLAZE 控制器
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LPCC浮点运算IP核的设计与实现
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作者 李倩 侯义斌 +4 位作者 黄樟钦 何东之 王晋嘉 赵丽娜 高曦 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第1期85-88,92,共5页
介绍了线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)提取算法,给出该算法的一种浮点IP核实现模型,并详细描述了各个子模块的设计方法。以VHDL作为设计语言,在ISE、ModelSim软件下完成综合和仿真,并在Xilinx Spartan-... 介绍了线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)提取算法,给出该算法的一种浮点IP核实现模型,并详细描述了各个子模块的设计方法。以VHDL作为设计语言,在ISE、ModelSim软件下完成综合和仿真,并在Xilinx Spartan-3 FPGA目标板上实现设计。采用关键路径流水线实现、资源共享等技术进行优化。该IP核计算结果精度高,运算时间短,已经成功应用在嵌入式语音识别系统中。 展开更多
关键词 IP核 线性预测倒谱系数 FPGA 语音识别
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