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1.
针对基于接收信号强度的无线传感器网络节点定位算法精度低的问题,提出一种基于Voronoi图划分的节点模糊信息定位算法。根据锚节点个数对定位区域进行Voronoi图划分,将整个定位区域划分为不同的Voronoi区域,同时获得各个Voronoi区域的顶点坐标。使用高斯滤波方法筛选出可以作为参考节点的顶点坐标,通过顶点坐标和锚节点联合定位未知节点。利用模糊信息定位方法计算出未知节点的最终位置。实验结果表明,相比M ANLFI算法和FINL-DT算法,该算法能够有效提高节点定位精度,降低网络能耗。  相似文献   
2.
3.
蔺想红  王向文  党小超 《电子学报》2016,44(12):2877-2886
脉冲神经元应用脉冲时间编码神经信息,监督学习的目标是对于给定的突触输入产生任意的期望脉冲序列.但由于神经元脉冲发放过程的不连续性,构建高效的脉冲神经元监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题.基于脉冲序列的核函数定义,提出了一种新的脉冲神经元监督学习算法,特点是应用脉冲序列核构造多脉冲误差函数和对应的突触学习规则,并通过神经元的实际脉冲发放频率自适应地调整学习率.将该算法用于脉冲序列的学习任务,期望脉冲序列采用Poisson过程或线性方法编码,并分析了不同的核函数对算法学习性能的影响.实验结果表明该算法具有较高的学习精度和良好的适应能力,在处理复杂的时空脉冲模式学习问题时十分有效.  相似文献   
4.
针对单一信道下可用资源的分配问题,提出了基于碰撞识别的优先级仲裁策略,在研究了曼彻斯特编码特点的基础上,设计了一种新的编码方案,推导了优先级生成的模型,分析了仲裁的效率。仿真结果表明,在采用基于时分复用的MAC协议的前提下,同传统的逐节点询问方式相比,仲裁时间缩短为原来的四分之一。  相似文献   
5.
党小超  阎林 《计算机工程》2012,38(13):71-74
不同日期同一时刻的网络流量存在相关性和突发性。为准确预测网络流量,提出一种短相关ARIMA模型。对模型定阶后,运用改进的建模方法推导模型参数,使参数随样本数据的变化而更新。实验结果表明,与AR模型和ARIMA模型相比,该模型能更好地描述网络的相关性和自相似性,预测精度较高。  相似文献   
6.
对网络测量进行了定义,描述了网络测量的功能以及网络测量的方法,介绍了RFC中定义的网络性能度量值的概念,最后对网络流量测量中经常用到的流量采集技术进行了分析和比较.  相似文献   
7.
对于IPv6网络中服务质量的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着Internet的迅速发展,新型的网络应用对QoS的需求日益迫切,为了使网络能够支持已有的和新出现的多媒体服务与应用,保证通信与服务质量,让网络运营商控制网络资源及其使用,对于QoS的研究越来越重要。首先介绍QoS的相关概念,然后比较IPv4和IPv6对于服务质量的不同支持并具体研究IPv6下对于支持QoS机制的改进。  相似文献   
8.
王晓武  党小超 《福建电脑》2006,(5):50-51,60
本文介绍了无线局域网的技术特点、网络协议、传输方式以及基本拓扑结构。在此基础上讨论了无线网络在校园网建设中的应用及其相关技术。  相似文献   
9.
人机交互是物联网迈向智能化的重要途径,而人体动作识别已成为智能环境实现的关键环节.由于WiFi具有良好的用户体验和极高的普适性以及低廉的部署成本,基于WiFi的人体运动识别技术从众多交互技术中脱颖而出,已在智能安防、运动保健、老年活跃检测等领域展现了巨大的应用价值.现有的WiFi动作识别工作中,动作识别受人体的运动方向影响严重,为了确保识别精度往往需要固定动作方向,这种方向依赖性对基于WiFi的动作识别技术造成了极大的阻碍.为了克服这一限制,提出一种方向无关的动作识别模型.该模型利用天线分集消除随机的相位偏移,将人体运动在频域上造成的多普勒频移与快速傅里叶变换值作为识别特征,并引入注意力机制的双向GRU(gate recurrent unit)来对运动进行分类识别.该模型将空间特征集成到时间模型中,提升了无线信号对人体动作识别的鲁棒性与准确性.在典型室内环境下的实验结果显示了优越的性能与93%的准确率,验证了该模型优于之前的识别模型.  相似文献   
10.
针对目前的室内人员步态识别方法存在计算量大、设备成本高、鲁棒性低等问题,提出一种基于信道状态信息的高鲁棒性室内人员步态识别方法WiKown。通过快速傅里叶变换设置能量指示器监测人员行走行为,将采集的CSI步态数据经滤波与降噪处理后以滑动窗口的方式提取特征值,得到人员步态的CSI信息后建立观测序列,最后通过高斯分布叠加拟合后引入隐马尔科夫模型计算观测序列概率,生成步态参数模型。在走廊、实验室和大厅真实多人环境中,WiKown方法对单人步态的平均识别率达到92.71%。实验结果表明,与决策树、动态时间规整和长短时记忆网络方法相比较,该方法能有效地识别出人员的步态信息,提升了识别精度和鲁棒性。  相似文献   
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