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WSN中利用双重接收器结合自适应加权数据融合的簇首优化聚类算法 被引量:2
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作者 刘功民 朱俊杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期145-151,共7页
针对无线传感器网络(WSN)中很多传统聚类算法在选择簇首时较少考虑簇首间平均距离而导致能耗较大、网络寿命较短的问题,提出一种利用双重接收器结合自适应加权数据融合的WSN簇首优化聚类算法。使用双重接收器(静态接收器和移动接收器),... 针对无线传感器网络(WSN)中很多传统聚类算法在选择簇首时较少考虑簇首间平均距离而导致能耗较大、网络寿命较短的问题,提出一种利用双重接收器结合自适应加权数据融合的WSN簇首优化聚类算法。使用双重接收器(静态接收器和移动接收器),通过移动接收器弥补静态接收器附近聚类快速消亡的问题;利用自适应加权数据融合技术对节点收集的数据进行有效信息提取;根据能量的计时器、冗余能量、节点ID和信任值来选择临时簇首,并结合竞争范围、节点度和簇首数量选择最终的簇首。仿真结果表明,相比较新的EEUC和MRRCE技术,该方法显著降低了连续监测无线传感器网络的能耗,从而提高了网络寿命。 展开更多
关键词 无线传感器网络 自适应加权数据融合 双重接收器 簇首优化 冗余能量 聚类 网络寿命
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叠加去噪自动编码器结合深度神经网络的心电图信号分类方法 被引量:9
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作者 颜菲 胡玉平 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期178-185,共8页
针对现有心电图信号分类方法精度较低,模型训练收敛速度较慢的缺点,提出一种基于叠加去噪自动编码器和深度神经网络方法的新型分类方法。该方法采用无监督学习方式,利用带有稀疏约束的叠加去噪自动编码器,实现心电图原始数据的特征学习... 针对现有心电图信号分类方法精度较低,模型训练收敛速度较慢的缺点,提出一种基于叠加去噪自动编码器和深度神经网络方法的新型分类方法。该方法采用无监督学习方式,利用带有稀疏约束的叠加去噪自动编码器,实现心电图原始数据的特征学习。基于深度神经网络对信号进行分类,同时利用监督式自主学习微调方法对神经网络权重进行适时调整,从而保证信号分类的精度和质量。利用三个机构的经典数据库对该方法进行实验研究,并与目前两种最新的方法进行对比。实验结果证明,该方法在专家标记样本较少的情况下,仍能明显提高心电图数据分类的准确率,同时加快训练时的收敛速度。 展开更多
关键词 心电图 信号分类 深度神经网络 叠加去噪自动编码器 权重自动调节
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一种改进的井下无线传感器网络广播算法 被引量:1
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作者 谢洪 刘振超 王大溪 《工矿自动化》 北大核心 2016年第12期42-45,共4页
针对现有的井下无线传感器网络广播算法能耗较高的问题,提出了一种改进的无线传感器网络前向广播算法。该算法中,转发节点可根据自身位置,选择优先节点转发信息,大大减少了无线传感器网络中需要转发的冗余信息量,从而降低了网络能耗。... 针对现有的井下无线传感器网络广播算法能耗较高的问题,提出了一种改进的无线传感器网络前向广播算法。该算法中,转发节点可根据自身位置,选择优先节点转发信息,大大减少了无线传感器网络中需要转发的冗余信息量,从而降低了网络能耗。仿真结果表明,该算法在网络节点密度达到一定值时,满足网络接收率要求,且能够限制转发的信息总量,有效降低了无线传感器网络能耗。 展开更多
关键词 井下无线传感器网络 广播算法 前向广播 洪泛广播 能耗
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基于KSP和重路由机制的WDM光网络路由优化 被引量:2
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作者 李春贵 伍玉秀 《光通信技术》 北大核心 2017年第11期37-41,共5页
针对波分复用(WDM)光网络中的传统路由和波长分配(RWA)算法不能有效降低阻塞率的问题,提出了一种基于K-最短路径(KSP)算法和顺序主动光路重路由(S-ALR)机制的路由优化方案。将WDM全光网络构建成一个由顶点、边和权重构成的图模型;当一... 针对波分复用(WDM)光网络中的传统路由和波长分配(RWA)算法不能有效降低阻塞率的问题,提出了一种基于K-最短路径(KSP)算法和顺序主动光路重路由(S-ALR)机制的路由优化方案。将WDM全光网络构建成一个由顶点、边和权重构成的图模型;当一个随机光路请求(RLD)到达时,先利用KSP算法寻找一条距离最短的路径和替代路径集合;当一个RLD离开时,相应的WDM通道被释放后启动重路由过程,调整现有RLD的路径以此充分利用空闲链路。仿真结果表明,提出的方案能够有效降低网络的阻塞率。 展开更多
关键词 WDM光网络 路由和波长分配 K-最短路径 光路重路由
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孙艳作品
5
作者 孙艳 《电影文学》 北大核心 2019年第10期F0002-F0002,共1页
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李庆祥美术作品
6
作者 李庆祥 《电影文学》 北大核心 2020年第9期F0002-F0002,共1页
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