关于连续蚁群算法融合的神经网络RFID信号分布模型.pdfVIP

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2017-10-27 发布于安徽
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关于连续蚁群算法融合的神经网络RFID信号分布模型.pdf

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V01．43 第43卷增刊(I) 东南大学学报(自然科学版) Sup(I) 2013 Science 2013年7月 JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalEdition) July doi：10．3969／j．issn．1001-0505．2013．S1．044 基于连续蚁群算法融合的神经网络RFID信号分布模型王晨陈增强 (南开大学信息技术科学学院，天津300071) 摘要：基于人工神经网络方法建立了RFID反射信号强度分布模型．该方法仅依赖数据，实施简单．为克服传统BP算法对初值敏感、易陷入局部极值的缺陷，引入一种连续的蚁群优化算法来确定多层神经网络的权值，该算法具有更强的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和效率．讨论了算法的基本理论和具体步骤，最后利用实际RFID设备采集的反射信号强度数据对算法进行测试，对理论信号模型和实际的建模结果进行了比较，并分析了算法的逼近能力和泛化能力．结果表明在考虑到不可避免的误差和扰动下，所提出的方法可以更好地建模RFID信号强度的实际分布，具有良好的性能．关键词：神经网络；连续蚁群优化；RFID技术；RFID反射信号强度；REID信号分布模型中图分类号：TP391文献标志码：A RFID distributionmodelbasedon network signal neural combined 谢thcontinuous ant colonyoptimization ChenChen Wang Zengqiang ofInformationTechnical (College Science，NankaiUniversity，Tianjin300071，China) radio modelis Abstract：A distribution identification(RFID)reflectedstrength frequency signal builtbasedontheartificialneuralnetworkmethod．Thismethod ondataanditCallbe onlydepends the the overcome of traditional easilyimplemented．Toshortcomings issensitivetOinitialvalueandis to local into continuousant rithm，which