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混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法研究
被引量:
9
1
作者
莫树培
唐琎
+5 位作者
李国良
陈明
金礼模
周龙龙
朱超
赵大磊
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期456-463,共8页
针对井下人员定位系统定位精度较低,不能满足智慧煤矿的需求,提出一种基于混沌粒子群算法优化Elman神经网络的井下人员无线定位方法。该定位方法首先在井下巷道无线网络环境中,利用无线终端采集一定数量的样本点指纹数据库。其次初始化E...
针对井下人员定位系统定位精度较低,不能满足智慧煤矿的需求,提出一种基于混沌粒子群算法优化Elman神经网络的井下人员无线定位方法。该定位方法首先在井下巷道无线网络环境中,利用无线终端采集一定数量的样本点指纹数据库。其次初始化Elman神经网络,利用混沌粒子群优化算法对神经网络权值和自连接反馈增益因子寻优。再次用指纹数据库对优化过的Elman神经网络进行训练和测试,建立神经网络定位算法模型。最后通过无线终端采集定位点的指纹数据,由神经网络定位算法模型进行实时定位。经试验表明,该井下人员无线定位方法平均定位误差为1.35 m;而混沌粒子群算法优化Elman神经网络定位算法,其算法全局搜索能力更强,更适合井下时变环境中应用。
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关键词
无线
移动
定位
井下
无线
定位
ELMAN神经网络
混沌优化算法
粒子群优化算法
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职称材料
一种井下人员无线定位算法研究
被引量:
6
2
作者
刘夏
李国良
+4 位作者
张灵峰
汪郁
孙虎
黄启能
丁琼
《工矿自动化》
北大核心
2020年第4期38-45,共8页
针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;...
针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度,建立最小二乘支持向量机算法模型,利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据,通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域;最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位.实验结果表明:该定位算法的收敛速度快,分类准确,准确率达到98.87%;定位精度高,平均定位误差为1.51 m,比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%.
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关键词
井下
无线
定位
指纹
定位
实验小区域划分
最小二乘支持向量机
差分进化算法
人工鱼群算法
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职称材料
Elman神经网络数据模型在井下人员定位系统的应用
3
作者
赵宇
《煤矿机电》
2021年第2期45-49,53,共6页
针对煤矿井下定位工作人员系统存在定位精度低,无法实现智慧煤矿的目标,提出一种基于优化神经网络的井下人员定位方法。在对网络初始化基础上,用指纹数据库对该模糊神经网络进行训练,并建立定位算法模型。根据算法模型对比数据库,从而...
针对煤矿井下定位工作人员系统存在定位精度低,无法实现智慧煤矿的目标,提出一种基于优化神经网络的井下人员定位方法。在对网络初始化基础上,用指纹数据库对该模糊神经网络进行训练,并建立定位算法模型。根据算法模型对比数据库,从而实现人员定位。经九龙矿试验,并与最小二乘法对比,结果显示该算法定位可靠,误差小,可适用于井下环境。
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关键词
井下
无线
定位
终端采集
ELMAN神经网络
样本数据库
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职称材料
基于UWB技术的煤矿井下无线定位系统
被引量:
29
4
作者
申伟光
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2018年第10期131-134,共4页
设计了井下无线定位系统的总体结构,给出了定位基站的硬件设计,选择采用UWB通信技术实现定位基站之间以及基站与定位标签之间的无线通讯。定位算法应用SDS-TWR测距算法实现井下定位标签位置信息的实时采集,保证定位的精确性。基于IEEE 8...
设计了井下无线定位系统的总体结构,给出了定位基站的硬件设计,选择采用UWB通信技术实现定位基站之间以及基站与定位标签之间的无线通讯。定位算法应用SDS-TWR测距算法实现井下定位标签位置信息的实时采集,保证定位的精确性。基于IEEE 802.15.4通信标准,无线传输系统采用点对点拓扑的簇树结构,实现定位数据的安全、稳定地上传。
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关键词
井下
无线
定位
系统
UWB技术
SDS-TWR测距算法
IEEE
802.15.4标准
簇树结构网络
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职称材料
基于Zigbee的矿山井下人员定位技术研究
被引量:
8
5
作者
李睿
余修武
+3 位作者
李向阳
江珊
范飞生
余员琴
《安全与环境工程》
CAS
2016年第1期123-127,共5页
针对矿山井下人员定位及巷道特点,设计了一种电源节能算法的ZigBee无线传感器节点布设拓扑及井下人员无线定位系统模型,在此基础上提出了一种改进型无线双重质心人员定位算法。经矿山井下实地调研,并通过Matlab软件进行仿真试验,结果表...
针对矿山井下人员定位及巷道特点,设计了一种电源节能算法的ZigBee无线传感器节点布设拓扑及井下人员无线定位系统模型,在此基础上提出了一种改进型无线双重质心人员定位算法。经矿山井下实地调研,并通过Matlab软件进行仿真试验,结果表明改进型无线双重质心人员定位算法比传统质心算法、RSSI算法的定位精度提高了近50%,可有效解决节点能量受限问题,并延长系统寿命。该Zigbee井下人员无线定位系统技术简便、定位精度较高、成本较低,且节约巷道空间、算法简单,适合矿山井下矿工人员定位和考勤。
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关键词
井下
人员
无线
定位
技术
Zigbee矿山
电源节能算法
双重质心算法
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职称材料
题名
混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法研究
被引量:
9
1
作者
莫树培
唐琎
李国良
陈明
金礼模
周龙龙
朱超
赵大磊
机构
贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院
中南大学自动化学院
贵州大学大数据与信息工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期456-463,共8页
基金
贵州省科技厅联合基金项目(LH字[2016]7069)
贵州省教育厅教育科学规划课题项目(2019B212)
贵州工业职业技术学院校级科研项目(2018ZK01,2019ZK03)。
文摘
针对井下人员定位系统定位精度较低,不能满足智慧煤矿的需求,提出一种基于混沌粒子群算法优化Elman神经网络的井下人员无线定位方法。该定位方法首先在井下巷道无线网络环境中,利用无线终端采集一定数量的样本点指纹数据库。其次初始化Elman神经网络,利用混沌粒子群优化算法对神经网络权值和自连接反馈增益因子寻优。再次用指纹数据库对优化过的Elman神经网络进行训练和测试,建立神经网络定位算法模型。最后通过无线终端采集定位点的指纹数据,由神经网络定位算法模型进行实时定位。经试验表明,该井下人员无线定位方法平均定位误差为1.35 m;而混沌粒子群算法优化Elman神经网络定位算法,其算法全局搜索能力更强,更适合井下时变环境中应用。
关键词
无线
移动
定位
井下
无线
定位
ELMAN神经网络
混沌优化算法
粒子群优化算法
Keywords
wireless mobile positioning
underground wireless positioning
Elman neural network
chaos optimization algorithm
particle swarm optimization algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种井下人员无线定位算法研究
被引量:
6
2
作者
刘夏
李国良
张灵峰
汪郁
孙虎
黄启能
丁琼
机构
贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院
贵州大学大数据与信息工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2020年第4期38-45,共8页
基金
贵州省科技厅资助项目(黔科合LH字〔2016〕7069)
贵州省教育厅课题(2019B211)
贵州工业职业技术学院校级科研项目(2019ZK03)。
文摘
针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度,建立最小二乘支持向量机算法模型,利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据,通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域;最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位.实验结果表明:该定位算法的收敛速度快,分类准确,准确率达到98.87%;定位精度高,平均定位误差为1.51 m,比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%.
关键词
井下
无线
定位
指纹
定位
实验小区域划分
最小二乘支持向量机
差分进化算法
人工鱼群算法
Keywords
underground wireless positioning
fingerprint positioning
division of experimental small area
least square support vector machine
differential evolution algorithms
artificial fish swarm algorithms
分类号
TD655.3 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
Elman神经网络数据模型在井下人员定位系统的应用
3
作者
赵宇
机构
天地(常州)自动化股份有限公司
出处
《煤矿机电》
2021年第2期45-49,53,共6页
文摘
针对煤矿井下定位工作人员系统存在定位精度低,无法实现智慧煤矿的目标,提出一种基于优化神经网络的井下人员定位方法。在对网络初始化基础上,用指纹数据库对该模糊神经网络进行训练,并建立定位算法模型。根据算法模型对比数据库,从而实现人员定位。经九龙矿试验,并与最小二乘法对比,结果显示该算法定位可靠,误差小,可适用于井下环境。
关键词
井下
无线
定位
终端采集
ELMAN神经网络
样本数据库
Keywords
underground wireless location
terminal acquisition
neural network Elman
sample database
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
下载PDF
职称材料
题名
基于UWB技术的煤矿井下无线定位系统
被引量:
29
4
作者
申伟光
机构
山西潞安环保能源开发股份有限公司
出处
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2018年第10期131-134,共4页
文摘
设计了井下无线定位系统的总体结构,给出了定位基站的硬件设计,选择采用UWB通信技术实现定位基站之间以及基站与定位标签之间的无线通讯。定位算法应用SDS-TWR测距算法实现井下定位标签位置信息的实时采集,保证定位的精确性。基于IEEE 802.15.4通信标准,无线传输系统采用点对点拓扑的簇树结构,实现定位数据的安全、稳定地上传。
关键词
井下
无线
定位
系统
UWB技术
SDS-TWR测距算法
IEEE
802.15.4标准
簇树结构网络
Keywords
underground wireless location system
ultra wide band technology
SDS-TWR ranging algorithm
IEEE 802.15.4standard
cluster tree network
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
下载PDF
职称材料
题名
基于Zigbee的矿山井下人员定位技术研究
被引量:
8
5
作者
李睿
余修武
李向阳
江珊
范飞生
余员琴
机构
南华大学环境保护与安全工程学院
江西工程学院物联网工程学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
2016年第1期123-127,共5页
基金
湖南省科技厅重点研发项目(2015SK2005)
湖南省教育厅自然科学研究重点项目(15A161)
+2 种基金
江西省科技厅科技项目(20121BBG70065)
江西省教育厅科技项目(GJJ12667)
南华大学博士基金项目(2013XQD12)
文摘
针对矿山井下人员定位及巷道特点,设计了一种电源节能算法的ZigBee无线传感器节点布设拓扑及井下人员无线定位系统模型,在此基础上提出了一种改进型无线双重质心人员定位算法。经矿山井下实地调研,并通过Matlab软件进行仿真试验,结果表明改进型无线双重质心人员定位算法比传统质心算法、RSSI算法的定位精度提高了近50%,可有效解决节点能量受限问题,并延长系统寿命。该Zigbee井下人员无线定位系统技术简便、定位精度较高、成本较低,且节约巷道空间、算法简单,适合矿山井下矿工人员定位和考勤。
关键词
井下
人员
无线
定位
技术
Zigbee矿山
电源节能算法
双重质心算法
Keywords
mine personnel wireless positioning technology
Zigbee
mines
power energy saving algorithm
dual centroid positioning algorithm
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法研究
莫树培
唐琎
李国良
陈明
金礼模
周龙龙
朱超
赵大磊
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
下载PDF
职称材料
2
一种井下人员无线定位算法研究
刘夏
李国良
张灵峰
汪郁
孙虎
黄启能
丁琼
《工矿自动化》
北大核心
2020
6
下载PDF
职称材料
3
Elman神经网络数据模型在井下人员定位系统的应用
赵宇
《煤矿机电》
2021
0
下载PDF
职称材料
4
基于UWB技术的煤矿井下无线定位系统
申伟光
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2018
29
下载PDF
职称材料
5
基于Zigbee的矿山井下人员定位技术研究
李睿
余修武
李向阳
江珊
范飞生
余员琴
《安全与环境工程》
CAS
2016
8
下载PDF
职称材料
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