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国家自然科学基金(61300186)

作品数：12 被引量：44H指数：4
相关作者：李克清戴欢葛柳飞张骞李菊更多>>
相关机构：常熟理工学院中国矿业大学苏州科技大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目苏州市科技计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 12篇中文期刊文章

领域

  • 12篇自动化与计算...

主题

  • 4篇网络
  • 3篇人工蜂群
  • 3篇无线传感
  • 3篇传感
  • 2篇虚拟力
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇群算法
  • 2篇人工蜂群算法
  • 2篇无线传感器
  • 2篇无线传感器网
  • 2篇无线传感器网...
  • 2篇聚类
  • 2篇分布式
  • 2篇蜂群算法
  • 2篇感器
  • 2篇传感器
  • 2篇传感器网
  • 2篇传感器网络
  • 1篇定位准确率

机构

  • 10篇常熟理工学院
  • 6篇中国矿业大学
  • 3篇苏州科技大学
  • 2篇合肥工业大学
  • 2篇苏州大学
  • 2篇苏州市职业大...

作者

  • 10篇李克清
  • 9篇戴欢
  • 4篇葛柳飞
  • 4篇张骞
  • 2篇余烨
  • 2篇曹明伟
  • 2篇李菊
  • 2篇刘帅
  • 1篇夏瑜
  • 1篇赵秀兰
  • 1篇吕宏达
  • 1篇苏勇刚

传媒

  • 2篇合肥工业大学...
  • 2篇计算机工程与...
  • 2篇传感器与微系...
  • 2篇苏州科技大学...
  • 1篇武汉大学学报...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2020
  • 1篇2018
  • 4篇2016
  • 2篇2015
  • 3篇2014
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于CFSFDP与ELM相结合的半监督室内定位算法被引量：3
2016年
针对室内环境复杂,难以获取足够多的有效标记数据进行定位,提出了一种将密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)和极限学习机(ELM)相结合的半监督室内定位算法(SLACE).SLACE利用CFSFDP聚类数据集,并标记聚类中心缺失的位置信息,扩充初始标记数据;利用ELM训练初始标记数据,根据输出阈值向量和"换位"思想扩充标记数据,提高定位准确率.实验表明:在标记数据个数相同时,该算法运行时间短,较ELM算法、BP算法而言,定位准确率明显提高.
李克清葛柳飞戴欢
关键词：极限学习机
基于协同进化蜂群算法的覆盖优化策略被引量：1
2014年
对于具有移动节点的无线传感器网络,通过对移动节点位置的优化来提高监测区域网络覆盖率。传统蜂群算法存在过早成熟、后期收敛速度变慢的现象,为了克服这一缺点,将协同进化机制引入蜂群算法,增加解决方案多样性,加速收敛过程,提出一种基于协同进化人工蜂群的覆盖优化策略;针对节点在移动过程中的路径绕远现象,基于贪婪法,提出一种移动路径优化策略。仿真结果表明,协同进化人工蜂群覆盖优化策略覆盖优化效果明显优于微粒群和人工蜂群策略,移动路径优化策略可以有效减少节点移动距离。
张骞李克清戴欢刘帅
关键词：协同进化人工蜂群算法
基于虚拟力和泰森多边形的分布式覆盖算法被引量：9
2018年
基于虚拟力的无线传感器网络覆盖算法易陷入局部最优,导致覆盖率低、收敛速度慢。针对上述问题,提出一种基于虚拟力和泰森多边形划分的分布式覆盖(virtual force Voronoi partition,VFVP)优化算法。通过虚拟力方案尽可能分散节点,提高监测区域的覆盖率,采用集合划分泰森多边形方案和Minmax算法减少虚拟力末端中覆盖率下降的情况,使用质心算法提高虚拟力算法的收敛速度。相比基于虚拟力的网络覆盖算法,VFVP算法提高了5%左右的覆盖率。
祁春阳戴欢赵晓燕李克清
关键词：VORONOI划分虚拟力质心算法
基于颜色和LBP多特征的mean shift的跟踪算法被引量：5
2014年
mean shift目标跟踪使用任一个单独特征都很难对大幅度的光照、背景变化和车辆大范围运动具有强鲁棒性,如单一的颜色特征对光照较为敏感,光照突变容易导致目标丢失。当背景颜色和目标颜色相近时也易造成目标丢失,因此利用目标的单一特征信息往往很难实现鲁棒的目标跟踪。文章提出基于颜色和LBP多特征mean shift跟踪方法,使跟踪结果不再过分依赖某一特征,增强了对背景变化、目标大范围运动的鲁棒性。
李菊余烨戴欢李克清苏勇刚曹明伟
关键词：局部二值模式直方图巴氏距离
基于KHM的多层采样粒子滤波算法
2015年
文章通过多层采样方式,将样本空间划分为多个部分,集中采样点到使概率密度函数值大的地方,大大减小了采样误差;在重采样阶段嵌入KHM聚类算法,通过将空间特征与权重分布近似的粒子进行聚类,降低总的样本数,提高了计算效率。样本经聚类处理后,在保持粒子状态后验分布的几何特征的同时,状态空间中的粒子数明显降低,计算效率显著提高。
李菊余烨戴欢李克清夏瑜曹明伟
关键词：聚类粒子滤波重采样运动目标跟踪
基于自适应GRNN的无线室内定位算法被引量：13
2016年
室内信号强度波动的随机性使广义回归神经网络(GRNN)难以选择最优参数建立定位模型并预测目标位置。为此,提出一种自适应广义回归神经网络的定位算法。利用改进的人工蜂群算法对广义回归神经网络进行参数优化,并将其应用于无线室内定位,建立无线信号特征与目标位置信息的映射关系,利用建立的映射关系预测目标位置,降低信号强度波动的随机性对定位精度的影响。实验结果表明,在12 m×12 m的区域范围内,该算法的平均定位误差为0.65 m,与基于蜂群算法的GRNN以及基于粒子群算法的GRNN相比,该算法的定位准确率分别提高了21.3%和23.1%,且收敛速度较快。与路径损耗模型和BP神经网络相比,该算法的定位准确率分别提高了17.86%和3.1%,能够有效提高定位精度。
葛柳飞李克清戴欢
关键词：信号强度广义回归神经网络人工蜂群定位准确率
分布式AP选择策略在室内定位中的应用被引量：7
2015年
由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性。针对该问题,提出一种分布式AP选择算法,能够有效去除较大噪声和位置分辨能力弱的AP节点。通过将室内区域划分为若干个子区域,并计算子区域与AP节点的相关性,选取相关性优的AP节点作为该子区域的训练节点,最后通过深度置信网络模型进行定位模型训练。实验结果表明:在12 m×12 m的区域范围内,该算法平均定位误差为0.415 1 m,较BP算法、RADAR算法而言,平均定位误差分别降低了35.95%,46.78%,运行时间分别减少了22.8%,32.9%。
葛柳飞赵秀兰李克清戴欢张骞
关键词：无线接入点
面向多层建筑的人员室内运动状态识别方法被引量：2
2020年
针对人员运动状态识别在复杂室内环境下准确性及稳定性方面的不足,提出一种面向多层建筑的人员室内运动状态识别方法。对于上下电梯、上下楼梯等垂直方向上的运动状态,在传统惯性传感器数据的基础上,融入气压传感器数据。气压传感器可以有效表征室内人员在垂直方向上运动状态的特征,显著提升了人员室内在垂直方向上运动状态的识别准确率。使用滑窗理论提取的传感器数据动态时序特征能比瞬时数据更有效地表示人员运动时的过程,并利用多层神经网络充分提取了人员室内运动状态更高层次的特征,提升了算法的准确及稳定性。实验结果表明,该方法相比于仅使用惯性传感器的人员运动状态识别方法,识别率提高了约10%,垂直方向上的运动状态识别率提高了20%。
周泽仑戴欢束沁冬史文华石鹏展
关键词：神经网络智能手机无线传感建筑智能化
基于分而治之的快速多维尺度定位算法被引量：1
2016年
传统MDS-MAP算法通过同时提取网络中所有节点间距离信息的特征来实现定位,计算时间复杂度相对较高,影响了算法的定位速度。针对该问题,提出了基于分而治之的快速多维尺度定位算法DMDS-MAP,剔除参与转换的冗余数据,可有效提高原始MDS-MAP算法的定位速度。DMDS-MAP算法将距离矩阵进行划分,选取对角阵作为子矩阵以剔除冗余数据,通过奇异值分解从各子矩阵中提取指定维数的特征转化为相对坐标,融合由各子矩阵求得节点的相对坐标,得到所有节点的相对坐标,最后,根据锚节点坐标信息得到所有节点的全局绝对坐标。实验结果表明,在定位精度相似的情况下,随着参与运算的节点密度的增加,DMDS-MAP算法较MDS-MAP算法在运行时间上有明显的提升。
吕宏达李克清戴欢
关键词：距离矩阵奇异值分解无线传感器网络
嵌入虚拟力的人工蜂群优化覆盖策略
2016年
蜂群算法在优化传感网感知覆盖时,直接放弃达到迭代次数而未进化的解向量,由于没有先验条件,随机生成新的解不够好,导致收敛速度变慢,无法应对具有大量移动节点的网络布局优化。针对上述问题,提出嵌入虚拟力的人工蜂群优化覆盖策略,利用节点间虚拟的作用力引导陷入退化现象的解向量,加快收敛速度,实现在高维空间的布局优化。仿真结果表明,该算法在覆盖优化效果和算法收敛速度上均优于传统的蜂群策略。
戴欢李克清张骞葛柳飞
关键词：虚拟力人工蜂群算法
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