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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
  • 將粒子群算法( Particle Swarm Optimization，PSO)優(yōu)化 BP( Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習算法應(yīng)用于射頻定位。搭建實驗平臺，采集樣本數(shù)據(jù) ;在此基礎(chǔ)上，進行訓(xùn)練學(xué)習，求得 RFID 讀寫器與標簽之間“信號強度—坐標” 的映射關(guān)系 ;并對其進行測試，探討粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在 RFID 定位中應(yīng)用的優(yōu)勢。
  • 針對密集讀寫器環(huán)境下的RFID讀寫器沖突情況，提出了一種通過中央計算機集中控制讀寫器分時操作來避免讀寫器沖突的方法，并設(shè)計了基于退火策略的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行讀寫器時隙分配的求解。首先，根據(jù)平面圖著色問題與讀寫器防沖突問題的相似性，確定四時隙分時操作的防沖突原理；然后采用二維Hoeld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立四 時隙分配問題模型，并構(gòu)造了滿足沖突約束條件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)；最后，通過引入混沌機制和模擬退火策略進行問題求解以使得算法具有較好的搜索能力和收斂速度。與現(xiàn)有的分布式防沖突算法相比，該方法能夠保證讀寫器具有更多的掃描標簽時間和更高的標簽掃描頻度。仿真實驗結(jié)果表明用該算法求解讀寫器防沖突問題是可靠的、高效的。