基于Agent的无线传感器网络模型

来源 :第十四届中国神经网络学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dcf0124
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本文从无线传感器网络的应用层角度,分析了传感器网络与Agent及多Agent系统的相似性。从这些相似性出发,提出了一种无线传感器网络多Agent系统模型,并仿真验证了本模型的有效性。
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本文对神经网络在工程车辆自动变速控制中的应用进行了探讨。本研究结合工程车辆的工作特点,通过基于径向基的人工神经网络对三参数自动换挡规律进行了系统建模和控制,并利用车辆传动试验台换档控制试验的数据对径向基网络进行训练。结果表明,该方法能够根据车辆运行状态确定最佳挡位。
本文分别利用线性鉴别分析、主成分分析和独立成分分析得到人脸图像的有效代数特征,以支持向量机作为人脸的分类器,有效的避开了人脸识别的小样本局限。该方法在ORL人脸数据库上进行识别,取得了优异的识别效果,并且对人脸的姿态,表情有一定的不敏感性。
本文提出了一种基于局部和全局混合的图像立体匹配方法。该方法首先采用基于窗口的局部算法进行初步匹配,从初步匹配结果过滤出错误匹配点,再采用全局的遗传算法对错误匹配点重新进行匹配,最终得到完整正确的匹配结果。实验证明,该方法较好地克服了以前算法的一些不足之处,计算速度快,匹配效果好。
本文在深入研究Laplacian-Gauss算子边缘检测方法及▽2G算子与(e)2f/(en)2算子性能分析的理论基础上,提出了一种新的检测的算法。实验结果表明,该算法在计算量增加不大的基础上提高了检测精度。
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本文提出了一种运动目标检测与跟踪算法,它以每点色彩信息的高斯混合模型实现了对视频图像的背景估计,从而实现对运动目标的检测,利用模板匹配的方法实现了对运动目标的跟踪,并对高斯混合模型的算法进行了改进,使其能更快、更有效地适应环境的变化。实验结果表明,此方法具有较强的鲁棒性,能较好的适应各种气候和光照环境的变化。
本文在引入最小鉴别信息熵概念的基础上,提出了局部最小鉴别信息熵的概念与表示方法,应用于信息融合,得到了局部信息最优化组合函数算法。该算法简单,避免了证据理论的复杂关系及其他考虑整体结果的信息融合方法。
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本文对基于惩罚函数约束优化的多层感知器分层训练算法进行了研究。文章提出的算法是利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造优化目标函数,这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说为凸函数,不存在局部最小。数值实验表明:此算法简单,收敛速度快,泛化能力强,并大大降低学习误差。
本文对聚类和融合技术进行了探讨。本研究将聚类分析归结成两大类,并得出任一种聚类得到的类,都是由若干个超球构成的连通集,讨论了聚类与融合技术,得出任何形状的聚类,都可以融合成某内积空间中以超球面为边界的聚类。这些结论为聚类分析提供了新的思路,以达到更优的聚类效果。