基于连续蚁群算法融合的神经网络RFID 信号分布模型
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标 签:
算法
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资 源 简 介
资源描述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搜索能力和效率. 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.
文 件 列 表
范例11-5
DrawMode属性.vbp
DrawMode属性.vbw
DrawStyle属性.vbp
DrawStyle属性.vbw
DrawWidth属性.vbp
DrawWidth属性.vbw
frmMain (2).frm
frmMain.frm
MSSCCPRJ (2).SCC
MSSCCPRJ.SCC