基于随机权重混沌粒子群反向神经网络算法的RFID定位算法

来源 :南通大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangpin

【摘要】

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为了提高射频识别 (radio frequency identification,RFID)定位系统的准确性与可靠性,并改善反向传播神经网络算法在RFID定位算法中收敛速度慢、精度低、稳定性差的缺点,提出

【作者】

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施佳佳章虹晨朱鹏娟

【机构】

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南通大学杏林学院,南通大学交通与土木工程学院

【出处】

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南通大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年3期

【关键词】

：

反向神经网络混沌粒子群随机权重 RFID定位

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61901235);南通大学杏林学院科研基金项目(2018K108)

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为了提高射频识别 (radio frequency identification,RFID)定位系统的准确性与可靠性,并改善反向传播神经网络算法在RFID定位算法中收敛速度慢、精度低、稳定性差的缺点,提出一种基于随机权重的混沌粒子群优化反向传播神经网络定位方法 (random weight chaotic particle swarm optimization back-propagation neural networks,RW-CPSO-BP)。在运用RW-CPSO-BP算法对标签进行轨迹预测过程中,

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