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1.
关于统计学习理论与支持向量机   总被引:955,自引:6,他引:949       下载免费PDF全文
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重 要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计 学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的 统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种 新的通用学习算法--支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和 SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的 基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.  相似文献
2.
无线传感器网络   总被引:723,自引:18,他引:705       下载免费PDF全文
任丰原  黄海宁  林闯 《软件学报》2003,14(7):1282-1291
集成了传感器、微机电系统和网络三大技术而形成的传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术.在简要介绍传感器网络体系结构的基础上,分析和展望了一些有价值的应用领域.结合已有研究,总结并详细阐述了包括低功耗路由技术和介质访问控制方法等在内的热点研究问题.最后,针对应用需求,提出了几点研究设想.  相似文献
3.
传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展   总被引:400,自引:34,他引:366       下载免费PDF全文
李建中  李金宝  石胜飞 《软件学报》2003,14(10):1717-1727
传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,传送到这些信息的用户.传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视.介绍了传感器网络及其数据管理的概念和特点,探讨了传感器网络及其数据管理的研究问题,并综述了传感器网络及其数据管理的研究现状.  相似文献
4.
无线传感器网络研究进展   总被引:364,自引:21,他引:343  
无线传感器网络因其巨大的应用前景而受到学术界和工业界越来越广泛的重视.介绍了无线传感器网络的基本概念以及具有应用代表性的研究项目,总结提出了网络协议体系结构框架并简要介绍了各主要研究方向的最新进展,本文还针对最受关注的数据链路层协议、网络层路由协议、协议栈优化、能耗管理以及网络仿真技术等几个研究热点做了比较详细的研究进展综述.  相似文献
5.
无线传感器网络中的自身定位系统和算法   总被引:201,自引:6,他引:195       下载免费PDF全文
王福豹  史龙  任丰原 《软件学报》2005,16(5):857-868
作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而网络自身定位是大多数应用的基础.介绍了无线传感器网络自身定位系统和算法的性能评价标准和分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法及系统的原理和特点,并指出未来的研究方向.  相似文献
6.
神经网络集成   总被引:161,自引:2,他引:159  
神经网络集成通过训练多个神经网络并将成结论进行合成,可以显著地提高学习系统的泛化能力。它不仅有助于科学家对机器学习和神经的深入研究,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题。因此,它被视为一种广阔应用前景的工程化神经计算技术,已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点。该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状,并对该领域值得进一步研究的一些问题进行了讨论。  相似文献
7.
过程控制中的软测量技术   总被引:122,自引:0,他引:122  
本文对过程控制中的软测量技术进行综述,从建立软仪表的方法,、影响软性能的因素以及软仪表的在线校正和工业应用等方面进行了详细讨论,对其发展作了简要的展望。  相似文献
8.
无线传感器网络分簇路由协议   总被引:119,自引:2,他引:117       下载免费PDF全文
沈波  张世永  钟亦平 《软件学报》2006,17(7):1588-1600
在无线传感器网络体系结构中,网络层的路由技术至关重要.分簇路由具有拓扑管理方便、能量利用高效、数据融合简单等优点,成为当前重点研究的路由技术.分析了无线传感器网络分簇路由机制,着重从簇头的产生、簇的形成和簇的路由角度系统地描述了当前典型的分簇路由算法,并比较和分析了这些算法的特点和适用情况.最后结合该领域当前研究现状,指出分簇路由算法未来的研究重点.  相似文献
9.
The Strength of Weak Learnability   总被引:115,自引:0,他引:115  
This paper addresses the problem of improving the accuracy of an hypothesis output by a learning algorithm in the distribution-free (PAC) learning model. A concept class is learnable (or strongly learnable) if, given access to a source of examples of the unknown concept, the learner with high probability is able to output an hypothesis that is correct on all but an arbitrarily small fraction of the instances. The concept class is weakly learnable if the learner can produce an hypothesis that performs only slightly better than random guessing. In this paper, it is shown that these two notions of learnability are equivalent.A method is described for converting a weak learning algorithm into one that achieves arbitrarily high accuracy. This construction may have practical applications as a tool for efficiently converting a mediocre learning algorithm into one that performs extremely well. In addition, the construction has some interesting theoretical consequences, including a set of general upper bounds on the complexity of any strong learning algorithm as a function of the allowed error .  相似文献
10.
无线传感器网络的研究进展   总被引:115,自引:1,他引:114  
随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术的迅速发展,无线传感器网络应运而生.由于无线传感器网络的广阔应用前景,它已经成为21世纪的一个新研究领域,在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量挑战性问题.从2000年开始,国内外无线传感器网络的研究日趋热烈,取得了大量研究成果.从无线传感器网络的网络通信技术、基础设施技术、中间件技术、数据管理技术、节点及其嵌入式软件技术等5个方面系统综述了无线传感器网络的研究进展,讨论目前存在的问题和需要进一步研究的方向,并提供了广泛的参考文献.  相似文献
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