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为了提高无线传感器网络(WSN)的性能,提出了一种基于改进正弦余弦算法(ESCA)的节点部署优化方法。首先,引入双曲正弦调节因子和动态余弦波权重系数,以平衡算法的全局探索与局部开发能力;然后,提出了一种基于拉普拉斯和高斯分布的变异策略,避免算法陷入局部最优。对于基准函数的优化实验结果表明,ESCA相比引力搜索算法、鲸鱼优化算法、基本正弦余弦算法(SCA)及其改进算法具有更高的收敛精度和收敛速度。最后,将ESCA应用于WSN节点部署优化,结果表明其优化覆盖率相比改进粒子群优化算法、外推人工蜂群算法、改进灰狼优化算法和自适应混沌量子粒子群算法分别提高了1.55个百分点、7.72个百分点、2.99个百分点和7.63个百分点,用更少节点便可达到相同目标精度。 相似文献
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《软件》2019,(10):46-49
针对传统卷积神经网络(如Lenet5)在图像的多分类任务中识别率不高、较新的卷积神经网络(如VGG16)在图像的多分类任务中待优化的参数达到千万级别的问题。采用将SqueezeNet神经网络与FractalNet神经网络相结合的方法。本文使用SqueezeNet神经网络中的FireModule来减少模型的参数、FractalNet神经网络的基本架构来保证神经网络模型的准确度。结果显示:在其它超参数基本相同的前提下,迭代40代时,DenseNet模型的测试集准确度为79.92%,而混合模型的测试集准确度为84.56%,其待优化的参数降至二百万个左右,故混合模型对数据的拟合能力更强,模型参数保持较低水平。 相似文献
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为适应大规模通信网络的路由需求,提出了一种基于BA网络的局部路由策略。基本思想是在数据包转发过程中,将邻居节点的度和发送能力以一定比例加和得到的值作为权值,根据权值大小选择下一站点。其中,节点的发送能力由节点的数据包队列长度,节点的度及一个调节系数组成,节点的发送能力可根据实时数据包产生率进行调节。仿真结果表明,该路由策略有较好的通讯能力,通过改变加权算法中的比例系数可以调节网络的临界负载量,达到该算法下的最优路由方法,使节点的处理能力得到合理利用,为实际大规模通讯网络中利用局部路由实现数据传输提供了有效可靠的方法。 相似文献
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