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无线传感器网络中网络拓扑对配置网络资源、优化网络性能具有十分重要的作用.根据在汇聚节点收集到的网络节点报文接收/丢失的信息,提出了一种基于数据聚合的分层拓扑发现算法,该算法同时可以实现对传感器网络节点的分层.针对目前的拓扑发现算法在网络链路丢包率较低的情况下无法快速推断出网络拓扑的问题,提出了一种使部分节点进入睡眠状态的方法推断低丢包率条件下的网络拓扑.仿真结果表明,提出的算法可以利用较少的观测数据准确快速地推断传感器网络的拓扑. 相似文献
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提出了一种相似度的新定义,使双极WAT模型的实现更加简洁明了。增加一个阈值使系统能判别非存储模式或因其信息量过低而无法鉴定的输入模式,阈值的大小与要求的容错能力有关。双极相似度及阈值通过光学方法实现。阈值的光学实现使系统仍具有照明不变性。通过电路实现取及WTA网络的迭代运算。 相似文献
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给出了一种光信号处理用WTA电子网络的实现方法,测试了网络的灵敏度,并分析了可能对其产生影响的因素,制作 了32单元的WTA网络器件,网络能在几百微秒的时间内找出输入最大者,分辨精度为1mV。 相似文献
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提出一种自适应神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行高精度的预测.首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对抽头延迟神经网络模型进行训练,然后再利用删剪算法对训练好的神经网络结构进行自适应删剪,去掉隐藏层中冗余的神经元,从而获得最佳的网络拓扑结构.最后利用优化好的神经网络对股指进行预测.抽取上证指数2000年1月至2004年4月期间的1 000个日数据作为样本,仿真实验表明,该方法能够快速地实现高精度的股指预测,预测精度达到4.8994×10-5. 相似文献
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通过数字图像技术可以自动提取烟叶的颜色和形状特征,而不同特征值对分部位、颜色和等级的决定程度不同,文章结合广义回归神经网络定性分析各种不同特征对部位或颜色分级的影响,分别得到对分部位、颜色和等级有决定影响的特征量,通过建立不同神经网络得到最终等级。 相似文献