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为进一步提高无线传感器网络WSNs( Wireless Sensor Networks)使用寿命,从提高算法数据融合效率角度出发,提出一种神经二部分裂结构的多智能体WSNs数据融合算法。首先,根据神经结构的主干与枝干承载信息量不同的原理,选取主干、枝干通讯链路并赋予较大能量,并给出主、辅中心节点选取方法;其次,设计了基于LMS的自适应加权融合算法,分别针对节点层级、枝干中心层级和主干中心层级进行逐层处理,实现了对神经二部分裂结构的数据融合;最后,通过与两种已有算法进行仿真对比,显示本文算法在Sink节点接收数据包,能耗等指标上均具有优势,验证了算法有效性。 相似文献
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凃杨杨 《数字社区&智能家居》2013,(4):811-814
KenKen是一种类似于数独的数字游戏,是数独游戏与数学运算规则的巧妙结合。它既能像数独游戏那样锻炼人的逻辑思维能力,又能同时训练人的数学运算能力。该文针对KenKen问题提出了一种高效、可行的生成算法,该算法包括三个部分的内容:基于矩阵的初等变换生成满足KenKen规则的解矩阵、运用改进的合并算法生成"盒子"和随机生成"提示"。可基于该算法开发成型的软件产品,用于启蒙、教学、娱乐。 相似文献
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本文提出了基于蚁群优化(ACO)算法的Ad Hoc网络生存时间和其他网络性能平衡路由协议(ABEAR)。协议按需发送人工蚂蚁进行路由发现,综合节点残留的信息素浓度、下一跳节点剩余能量、节点周围链路质量和拥塞情况选择下一跳节点来转发数据包,尽量避开信道使用频率较高的路径,减少了因信道冲突、数据包丢失和数据包重传所造成的能量损失,还缩短了网络传输时延,提高了网络吞吐量。协议还采用跨层机制根据MAC层通信活动情况,在保证网络连通性的前提下使部分空闲节点转入睡眠状态来节省能量消耗。仿真表明,与AODV协议相比,ABEAR协议在网络生存时间、数据包交付率和端到端平均时延方面均有较大改善。 相似文献
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提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动量自适应学习率梯度下降法学习。在UCI两个数据集上采用该模型及算法,实验结果表明该方法比传统的BP网络具有较好的收敛速度和正确率。 相似文献
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无线传感器网络成簇算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
将无线传感器网络节点组织成簇,实现层次化路由,通过数据融合,可以有效降低数据传输量,减少功耗,延长网络生存时间,是目前重点研究的路由技术.比较了主要的成簇算法,在均衡性改进、对异构网络的支持、不同的覆盖模型和数据发布模型的影响以及移动性等各方面做了归类讨论.系统分析了这些算法的内在特性、适用场景、对节点的要求以及算法的效果,并指出了尚待解决的一些问题和建议. 相似文献
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