【摘 要】
：
针对启发优化算法在WSN节点定位问题中定位精度不高和收敛速度较慢的缺陷,提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法.为减少前期随机搜索,所提出算法首先通过Bounding-
【机 构】
：
南华大学资源环境与安全工程学院,湖南衡阳421001;湖南省铀尾矿库退役治理技术工程技术研究中心,湖南衡阳421001;南华大学资源环境与安全工程学院,湖南衡阳421001
论文部分内容阅读
针对启发优化算法在WSN节点定位问题中定位精度不高和收敛速度较慢的缺陷,提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法.为减少前期随机搜索,所提出算法首先通过Bounding-box方法得到未知节点可能存在的区域,在该区域初始化启发个体,并将加权中心反向学习策略与群居蜘蛛群优化算法相结合,求解未知节点估计位置,提高算法全局搜索能力.仿真结果表明,相比于传统算法,所提出算法收敛速度更快,节点定位精度更高.
其他文献
最优尺度组合是多尺度决策系统中的研究热点之一,现有的研究大多是从一致性、不确定性的角度出发,而没有充分考虑代价信息的影响.针对该问题,首先分析最优尺度组合中考虑代价
历史数据不足会严重影响到长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测建筑负荷的精度.迁移并利用源域中其他相似建筑的用能数据,可以提高LSTM处理目标域中建筑的预测
针对郊狼优化算法优化性能弱及多样性低等问题,提出一种基于反时限衰减算子的混沌郊狼优化算法(ICCOA).首先,在个体迭代更新过程加入反时限衰减权重因子,使得全局搜索与局部
针对传统以及各种经改进的3D-DVHop算法对未知节点定位误差较大,且未对定位成本进行实质性降低的问题,提出一种基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法.该算法引入虚拟
针对网络化系统研究具有模态依赖平均驻留时间(MDADT)和异步的线性切换系统的周期动态事件触发H∞控制.与已有切换系统事件触发方式不同,周期动态事件触发引入动态事件触发参
针对机器感知评价和种群进化,提出基于迁移学习灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和聚类进化策略.通过共享用户已评价个体适应值学习模型与部分未评价个体适应值学习模型
当今社会环境问题日益严重,能源成本日益提高,峰值能耗在生产制造中备受关注.针对带峰值能耗约束的流水线调度问题,即生产过程中各时间节点机器总功耗不得超过给定阈值,以最
针对基本状态转移算法在某些复杂高维函数寻优后期表现出收敛慢、精度低的问题,引入局部搜索拟牛顿算子,构造一种混合状态转移算法,以弥补状态转移算法后期搜索效率低和拟牛
遥感变化检测对于监督和管理土地资源利用具有重要作用.针对监督变化检测需要人为干预训练样本的劣势、不平衡数据问题以及基于像素变化检测中的"椒盐"现象,提出基于协同聚类和权重注意力稀疏自编码网络的变化检测方法.方法采用模糊c均值和K-means对差异图协同聚类得到训练和待分类数据,同时在样本中考虑灰度共生矩阵特征,并利用合成少数过采样方法扩充变化样本以解决样本不平衡问题.通过逐层权重注意力模块加强网络
回转窑作为水泥窑炉煅烧过程的核心热工设备,其正常运转率与产品产量、质量及能耗紧密相关,由于回转窑内部核心反应区温度高且装置持续旋转,接触式温度传感器无法安装在窑内核心反应区域,而筒扫系统借助红外扫描装置能够实时监测回转窑筒体表面温度并间接反映窑内热工状况.签于此,提出一种新的基于筒扫图像2D-OTSU边缘检测的回转窑异常工况识别方法.该方法首先构建基于灰度梯度和局部灰度标准差信息的融合模型,并利用