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基于局部加权偏最小二乘法的冷凝器污垢预测 被引量:24
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作者 张莹 王耀南 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期299-304,共6页
提出了基于局部加权偏最小二乘回归算法的污垢预测算法,通过在训练集的污垢数据局部模型内对新测得的数据进行偏最小二乘回归分析,并应用自适应算法对模型参数、各模型之间的加权系数进行自动优化调整。算法能很好地解决新旧数据相互影... 提出了基于局部加权偏最小二乘回归算法的污垢预测算法,通过在训练集的污垢数据局部模型内对新测得的数据进行偏最小二乘回归分析,并应用自适应算法对模型参数、各模型之间的加权系数进行自动优化调整。算法能很好地解决新旧数据相互影响问题,以适应冷凝器水质及工况参数的动态变化,具有学习速度快、泛化能力强及鲁棒性强的特点。通过与各种工况下的污垢预测值比较,实验结果说明基于局部加权偏最小二乘回归学习算法的污垢模型预测精度比神经网络模型、渐近污垢模型有显著提高。 展开更多
关键词 冷凝器清洗 污垢预测 局部加权 偏最小二乘法 线性回归
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面向复杂时间序列的k近邻分类器 被引量:9
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作者 原继东 王志海 +1 位作者 孙艳歌 张伟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期3002-3017,共16页
基于时序对齐的k近邻分类器是时间序列分类的基准算法.在实际应用中,同类复杂时间序列经常展现出不同的全局特性.由于传统时序对齐方法平等对待实例特征并忽略其局部辨别特性,因此难以准确、高效地处理此类具有挑战性的时间序列.为了有... 基于时序对齐的k近邻分类器是时间序列分类的基准算法.在实际应用中,同类复杂时间序列经常展现出不同的全局特性.由于传统时序对齐方法平等对待实例特征并忽略其局部辨别特性,因此难以准确、高效地处理此类具有挑战性的时间序列.为了有效对齐并分类复杂时间序列,提出了一种具有辨别性的局部加权动态时间扭曲方法,用于发现同类复杂时间序列的共同点以及异类序列间的不同点.同时,通过迭代学习时间序列对齐点的正例集与负例集,获取每条复杂时间序列中每个特征的辨别性权重.在多个人工和真实数据集上的实验结果表明了基于局部加权对齐策略的k近邻分类器所具有的可解释性与有效性,并将所提出方法扩展至多变量时间序列分类问题中. 展开更多
关键词 复杂时间序列 K近邻 局部加权 动态时间扭曲
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局部加权全变差下的盲去模糊 被引量:6
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作者 吴晓旭 刘秀平 +3 位作者 刘宇 曹俊杰 王军 苏昕 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2173-2181,共9页
图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于... 图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于交替迭代的有效解法.针对非盲去卷积问题,为了克服传统全变差(TV)正则化方法的不足,以图像局部的变化信息为权值,在加大对图像中平坦区域的惩罚力度的同时,减小对图像中边缘区域的惩罚力度;针对模糊核估计问题,首先利用相对全变差(RTV)方法提取图像的显著性结构,然后利用显著性结构进行初步模糊核估计,再采用LWTV模型进行临时清晰图像估计,通过以上3步交替迭代获得最终的模糊核.实验结果表明,该方法可以在去除模糊及噪声的同时,很好地保持图像边缘并抑制振铃效应. 展开更多
关键词 图像去模糊 局部加权 全变差 模糊核估计 盲去卷积
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面向变化检测的遥感影像弹性配准方法 被引量:6
4
作者 孙越 王宏琦 +1 位作者 李峰 王宁 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期53-59,共7页
对于遥感载荷技术指标差异、观测角度、时相、地形起伏等内外部因素造成的几何畸变,采用全局配准方法制约着影像配准和变化检测精度的提高。提出一种基于加速抗差特征(speed up robust feature,SURF)算法的全局匹配和像元局部配准模... 对于遥感载荷技术指标差异、观测角度、时相、地形起伏等内外部因素造成的几何畸变,采用全局配准方法制约着影像配准和变化检测精度的提高。提出一种基于加速抗差特征(speed up robust feature,SURF)算法的全局匹配和像元局部配准模型相结合的弹性配准方法,以不同时相遥感影像的差值特征影像各像元正态分布密度函数构建像元局部参数解算权重,缓减不同时相影像中辐射亮度差异较大的像元对局部配准模型参数解算的影响,采用城市典型区域遥感影像进行实验,结果表明该方法影像配准精度(包括地形起伏区域)优于1个像元,弹性配准算法的适用性和运算速度有一定的提高。 展开更多
关键词 弹性配准 变化检测 SURF算法 局部加权
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基于函数型主成分分析的稀疏纵向数据建模研究 被引量:1
5
作者 张碧颖 苏海霞 +3 位作者 林倩玮 杨喆 梁英 张玉海 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第2期162-166,共5页
目的探索基于条件期望的函数型主成分分析方法(principal analysis by conditional expectation,PACE)在稀疏且不规则的纵向数据中的预测效果,评价其揭示总体变化趋势、个体特异的变异方式以及预测个体纵向变化轨迹的能力。方法采用R软... 目的探索基于条件期望的函数型主成分分析方法(principal analysis by conditional expectation,PACE)在稀疏且不规则的纵向数据中的预测效果,评价其揭示总体变化趋势、个体特异的变异方式以及预测个体纵向变化轨迹的能力。方法采用R软件模拟生成样本量为200的三种不同稀疏情形的纵向数据集,通过数值模拟定量地评价PACE方法的降维及预测效果。结果根据累计方差贡献率达到85%,三种不同稀疏情形的纵向数据集最终选取的主成分个数分别为4、4、3,PACE方法在不同稀疏情形下预测结果均具有较小的均方误差(MSE),分别为0.1410、0.0670、0.0161,而且观测点个数越多预测效果越好。结论PACE方法可以实现在随访间隔不规则且数据稀疏的情况下,捕获纵向数据随时间变化的总体趋势,揭示个体特异的变异方式,预测个体的纵向轨迹。 展开更多
关键词 纵向数据 函数型数据 函数型主成分分析 稀疏数据 局部加权
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基于局部加权的决策树算法在孔隙度预测中的应用 被引量:4
6
作者 陈晓琳 李盛乐 +1 位作者 刘坚 刘珠妹 《工程地球物理学报》 2014年第5期736-742,共7页
近年来,数据挖掘中的回归算法在地学领域中的运用越来越受到人们的关注,尤其是在储层孔隙度预测方面。储层孔隙度对描述储层特性和储量估计有着极其重要的意义。对于储层的孔隙度,各种测井信息可以看作是其影响因素,但是又很难直接找到... 近年来,数据挖掘中的回归算法在地学领域中的运用越来越受到人们的关注,尤其是在储层孔隙度预测方面。储层孔隙度对描述储层特性和储量估计有着极其重要的意义。对于储层的孔隙度,各种测井信息可以看作是其影响因素,但是又很难直接找到孔隙度与测井信息间的映射关系。而从数据挖掘的角度来看,储层孔隙度的预测问题是典型的回归问题,根据测井信息建立适当的模型,通过参入已知测井信息和孔隙度资料的训练,就可以建立储层孔隙度与测井信息之间的非线性关系,进而对储层孔隙度进行预测。本文在采用补偿中子(CNL)、自然伽马(GR)、自然电位(SP)、声波时差(AC)、感应电导率(COND)等测井数据来建立孔隙度预测模型的基础上,使用基于局部加权的决策树算法来对储层孔隙度进行预测,预测的实验结果表明:采用的算法能够利用测井资料准确地对储层孔隙度进行预测;此外,与常规决策树算法相比,应用局部加权的决策树算法进行孔隙度预测时,预测的结果具有更高的精度。 展开更多
关键词 孔隙度预测 决策树算法 局部加权 测井数据
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基于局部加权的非线性特征提取方法 被引量:1
7
作者 黄丽莉 皋军 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期153-156,共4页
针对KLDA中存在的问题,结合局部加权的基本原理,提出一种具有一定局部学习能力的有监督的非线性特征提取方法———基于局部加权的非线性特征提取方法,该方法不仅能克服KLDA方法中的小样本问题,同时还能较好地反映局部区域内不同样本对... 针对KLDA中存在的问题,结合局部加权的基本原理,提出一种具有一定局部学习能力的有监督的非线性特征提取方法———基于局部加权的非线性特征提取方法,该方法不仅能克服KLDA方法中的小样本问题,同时还能较好地反映局部区域内不同样本对保持局部结构贡献程度的不同.通过在数据集上的测试说明了算法的有效性. 展开更多
关键词 图像处理 非线性特征 特征提取方法 局部加权 算法
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基于局部加权回归的土壤全氮含量可见-近红外光谱反演 被引量:28
8
作者 陈颂超 冯来磊 +2 位作者 李硕 纪文君 史舟 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期312-320,共9页
全氮是土壤肥力的重要指标,对作物产量具有决定性作用,采用土壤可见-近红外(Vis-NIR)光谱预测技术及时获取土壤全氮含量信息具有重要意义。采用来自5省的450个土壤样本来验证局部加权回归方法(LWR)结合Vis-NIR光谱技术预测大面积土壤全... 全氮是土壤肥力的重要指标,对作物产量具有决定性作用,采用土壤可见-近红外(Vis-NIR)光谱预测技术及时获取土壤全氮含量信息具有重要意义。采用来自5省的450个土壤样本来验证局部加权回归方法(LWR)结合Vis-NIR光谱技术预测大面积土壤全氮含量的适用性。结果表明,LWR模型的预测效果优于偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),选取主成分数为5,相似样本为40时,模型验证的决定系数(RP2)为0.83,均方根误差(RMSEP)为0.25 g kg-1,测定值标准偏差与标准预测误差的比值(RPD)达到2.41。LWR从建模集中选取与验证样本相似的土样作为局部建模样本,降低了差别大的样本对模型的干扰,从而提高了模型的预测能力。因此,LWR建模方法通过大范围、大样本土壤光谱数据进行大尺度区域的全氮等土壤属性预测时能够发挥更好的作用。 展开更多
关键词 土壤光谱 全氮预测 局部建模 偏最小二乘法 局部加权回归
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变系数广义线性模型及其估计 被引量:14
9
作者 花俊洲 梅长林 吴冲锋 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2004年第1期41-50,共10页
本文以经典广义线性模型为基础,通过假定其中的回归变量的系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数广义线性模型,增加了模型的灵活性和适应性,同时也适用于空间数据的统计分析。基于局部加权最大似然估计方... 本文以经典广义线性模型为基础,通过假定其中的回归变量的系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数广义线性模型,增加了模型的灵活性和适应性,同时也适用于空间数据的统计分析。基于局部加权最大似然估计方法,文章讨论了变系数广义线性模型的拟合与统计推断,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定。 展开更多
关键词 变系数广义线性模型 回归变量 度量空间 局部加权最大似然估计 光滑参数
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用LWR学习进行乒乓球轨道预测的仿真研究 被引量:13
10
作者 芮庆 胡宗武 宫崎文夫 《机器人》 EI CSCD 北大核心 1998年第5期373-377,388,共6页
乒乓机器人的任务是将球击回到对方的场地内.这个任务由两部分组成:知觉和行动.本文研究机器人的知觉问题,也就是利用LWR(LocalyWeightedRegression)学习的方法预测接触反弹后的球的轨道.
关键词 乒乓机器人 轨道 LWR 机器人
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基于时间差分和局部加权偏最小二乘算法的过程自适应软测量建模 被引量:17
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作者 袁小锋 葛志强 宋执环 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期724-728,共5页
工业过程软测量模型常常因为过程的变量漂移、非线性和时变等问题而使得预测性能下降。因此,时间差分已被应用于解决过程变量漂移问题。但是,时间差分框架下的全局模型往往不能很好地描述过程非线性和时变等特性。为此,提出了一种融合... 工业过程软测量模型常常因为过程的变量漂移、非线性和时变等问题而使得预测性能下降。因此,时间差分已被应用于解决过程变量漂移问题。但是,时间差分框架下的全局模型往往不能很好地描述过程非线性和时变等特性。为此,提出了一种融合时间差分模型和局部加权偏最小二乘算法的自适应软测量建模方法。时间差分模型可以大大减少过程变量漂移的影响,而局部加权偏最小二乘算法作为一种即时学习方法,可以有效解决过程非线性和时变问题。该方法的有效性在数值例子和工业过程实例中得到了有效验证。 展开更多
关键词 时间差分模型 局部加权偏最小二乘算法 即时学习 软测量建模 质量预测
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局部加权线性回归模型的PM2.5空间插值方法 被引量:15
12
作者 卢月明 王亮 +2 位作者 仇阿根 赵阳阳 张用川 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期79-84,91,共7页
针对传统空间插值方法对影响PM2.5的插值因素考虑不全面和局部加权线性回归模型中近邻个数选择困难等问题,该文基于局部加权线性回归模型提出了一种引入正则化项的空间插值方法。以北京市3个月的PM2.5数据为例,选取SO_2、NO_2、O_3、CO... 针对传统空间插值方法对影响PM2.5的插值因素考虑不全面和局部加权线性回归模型中近邻个数选择困难等问题,该文基于局部加权线性回归模型提出了一种引入正则化项的空间插值方法。以北京市3个月的PM2.5数据为例,选取SO_2、NO_2、O_3、CO作为观测指标,通过正则化进行权重系数修正、L曲线法确定正则化系数,提高了该插值模型的稳定性与自适应性。交叉验证结果显示,本方法相对于普通克里金法,3个月的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)分别降低28.44%、26.25%;相对于反距离加权插值法的MAE、RMSE分别降低18.07%、17.02%。研究结果表明,基于局部加权线性回归模型的PM2.5空间插值相对于传统方法有一定提升。 展开更多
关键词 PM2.5 空间插值 局部加权线性回归 克里金法 反距离加权插值法
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一种局部属性加权朴素贝叶斯分类算法 被引量:10
13
作者 张伟 王志海 +1 位作者 原继东 刘海洋 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期14-21,共8页
朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了... 朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了每个测试实例所具有的特点,同时从整个训练集上学习到的属性权重并不能准确反映每个属性对待分类实例的影响.为此提出一种基于数据驱动的懒惰式局部属性加权方法,它在每个测试实例的近邻集合上学习属性权重,并通过最优化方法建立相应的局部属性加权朴素贝叶斯模型.实验结果表明:和当前常见的准朴素贝叶斯模型相比,本文模型具有较高的分类准确率. 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 懒惰式 属性加权 局部加权
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STATISTICAL INFERENCES FOR VARYING-COEFFICINT MODELS BASED ON LOCALLY WEIGHTED REGRESSION TECHNIQUE 被引量:5
14
作者 梅长林 张文修 梁怡 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2001年第3期407-417,共11页
Some fundamental issues on statistical inferences relating to varying-coefficient regression models are addressed and studied. An exact testing procedure is proposed for checking the goodness of fit of a varying-coeff... Some fundamental issues on statistical inferences relating to varying-coefficient regression models are addressed and studied. An exact testing procedure is proposed for checking the goodness of fit of a varying-coefficient model fited by the locally weighted regression technique versus an ordinary linear regression model. Also, an appropriate statistic for testing variation of model parameters over the locations where the observations are collected is constructed and a formal testing approach which is essential to exploring spatial non-stationarity in geography science is suggested. 展开更多
关键词 Varying-coefficient regression model locally weighted regression spatial non-stationarity p-value
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基于PCA-GRD-LWR模型的海上油田中长期最大电力负荷预测 被引量:5
15
作者 王艳松 申晓阳 +1 位作者 李强 李雪 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期129-135,共7页
年最大负荷是合理配置电源、确定系统装机容量的重要理论依据,精确的预测结果可以减少海上油田平台的设备投资和运行成本。年最大负荷与油田产量、开采阶段等影响因素密切相关,分析影响负荷需求的特征量与最大负荷的内在联系及变化趋势... 年最大负荷是合理配置电源、确定系统装机容量的重要理论依据,精确的预测结果可以减少海上油田平台的设备投资和运行成本。年最大负荷与油田产量、开采阶段等影响因素密切相关,分析影响负荷需求的特征量与最大负荷的内在联系及变化趋势,用主成分分析法对特征量进行处理,将相关性强的特征量转化为互不相关的主成分;计算各主成分与最大负荷之间的灰色关联度,根据关联程度确定回归模型的权重;建立基于灰色关联度的局部加权回归预测模型,并用粒子群算法优化局部加权回归模型的参数。以某海上油田的历史数据为例进行校验分析,结果表明,中长期负荷预测误差均小于3%,验证了所提方法的有效性,给出了未来10 a的最大负荷预测结果。 展开更多
关键词 海上油田 电力负荷预测 主成分分析 灰色关联度 局部加权回归 粒子群优化
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MMC-MTDC线路双极永久性故障快速识别方法研究 被引量:9
16
作者 王帅 毕天姝 +1 位作者 李伟 贾科 《可再生能源》 CAS 北大核心 2017年第1期43-49,共7页
对于采用"半桥子模块+直流断路器"模式的多电平多端柔性直流输电系统,直流线路发生双极故障断开直流断路器后,若能快速检测出线路故障为永久性故障或瞬时性故障,则有助于提升MMC-MTDC系统和与之连接的可再生能源系统的运行稳... 对于采用"半桥子模块+直流断路器"模式的多电平多端柔性直流输电系统,直流线路发生双极故障断开直流断路器后,若能快速检测出线路故障为永久性故障或瞬时性故障,则有助于提升MMC-MTDC系统和与之连接的可再生能源系统的运行稳定性。文章分析了永久性故障、瞬时性故障和保护误动等不同场景下断路器动作后电气量特征,发现可以用正负极电压之差是否为零来识别永久性故障;进一步采用强局部加权回归方法滤除电压信号中的高频分量,实现暂态过程中线路永久性故障的快速识别。 展开更多
关键词 多端柔性直流 直流断路器 永久性故障 强局部加权回归
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Regional wind power forecasting model with NWP grid dataoptimized 被引量:7
17
作者 Zhao WANG Weisheng WANG Bo WANG 《Frontiers in Energy》 SCIE CSCD 2017年第2期175-183,共9页
Unlike the traditional fossil energy, wind, as the clean renewable energy, can reduce the emission of the greenhouse gas. To take full advantage of the environmental benefits of wind energy, wind power forecasting has... Unlike the traditional fossil energy, wind, as the clean renewable energy, can reduce the emission of the greenhouse gas. To take full advantage of the environmental benefits of wind energy, wind power forecasting has to be studied to overcome the troubles brought by the variable nature of wind. Power forecasting for regional wind farm groups is the problem that many power system operators care about. The high-dimensional feature sets with redundant information are frequently encountered when dealing with this problem. In this paper, two kinds of feature set construction methods are proposed which can achieve the proper feature set either by selecting the subsets or by transforming the original variables with specific combinations. The former method selects the subset according to the criterion of minimal-redundancy-maximal-relevance (mRMR), while the latter does so based on the method of principal component analysis (PCA). A locally weighted learning method is also proposed to utilize the processed feature set to produce the power forecast results. The proposed model is simple and easy to use with parameters optimized automatically. Finally, a case study of 28 wind farms in East China is provided to verify the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 regional wind power forecasting feature set minimal-redundancy-maximal-relevance (mRMR) principal component analysis (PCA) locally weighted learning model
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一种机器人轨迹跟踪的迭代学习控制方法 被引量:8
18
作者 姚仲舒 王宏飞 杨成梧 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期330-334,共5页
针对机器人轨迹跟踪问题 ,提出了一种带遗忘因子的迭代学习控制算法。给出了学习算法收敛的充分条件 ,该算法在不改变学习控制器结构的前提下 ,对要求跟踪的新的期望轨迹 ,利用系统的历史控制经验 ,合适地选择了初始控制输入 ,使系统的... 针对机器人轨迹跟踪问题 ,提出了一种带遗忘因子的迭代学习控制算法。给出了学习算法收敛的充分条件 ,该算法在不改变学习控制器结构的前提下 ,对要求跟踪的新的期望轨迹 ,利用系统的历史控制经验 ,合适地选择了初始控制输入 ,使系统的输出能尽快地收敛于新的期望轨迹 ,从而达到了改善系统跟踪性能的目的。 展开更多
关键词 机器人 轨迹跟踪 迭代学习控制 遗忘因子 局部加权学习 自动控制
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一种基于局部加权非参数回归估计的杂波抑制技术 被引量:7
19
作者 艾斯卡尔 那斯尔江 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期294-296,共3页
在含有点状运动目标的红外图像序列情况下,研究了一种基于局部加权回归分析的杂波估计技术,给出了此类估计器性能分析及其加权系数选择要求,并设计了一种加权函数。杂波抑制后,残留噪声的高斯性和独立性通过Kendall秩相关法和计算Fried... 在含有点状运动目标的红外图像序列情况下,研究了一种基于局部加权回归分析的杂波估计技术,给出了此类估计器性能分析及其加权系数选择要求,并设计了一种加权函数。杂波抑制后,残留噪声的高斯性和独立性通过Kendall秩相关法和计算Friedman统计量的方法来进行了验证,其结果表明:本文所提出的加权函数综合性能优于同类文献中常出现的Uni-form和Epanechnikov加权函数。 展开更多
关键词 点状目标 红外图像序列 局部加权回归分析 Kendall秩相关系数 Friedman统计量
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流水线型局部加权回归RFID室内定位 被引量:8
20
作者 张金艺 张晶晶 +2 位作者 李若涵 徐德政 徐秦乐 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期125-132,共8页
射频识别技术(radio frequency identification,RFID)以其非接触、非视距、低成本及高精度等优点成为室内定位技术的研究热点.为了加强信号稳定性并提高实时性,该文用流水线方式接收到的包信息作为定位信号参数,针对室内环境对信号传播... 射频识别技术(radio frequency identification,RFID)以其非接触、非视距、低成本及高精度等优点成为室内定位技术的研究热点.为了加强信号稳定性并提高实时性,该文用流水线方式接收到的包信息作为定位信号参数,针对室内环境对信号传播影响的复杂性,提出了流水线型局部加权回归定位算法,将室内环境对信号传播到各位置的影响融合进算法,以实现精确定位.实验表明,对于室内定位,所提出的基于RFID技术的流水线型局部加权回归定位算法相对于经典的LANDMARK算法和VIRE算法,定位精度分别提高56.56%和36.73%.在多目标的情况下,也可以实现实时精确的定位跟踪,具有良好的实用价值和应用前景. 展开更多
关键词 室内定位 射频识别 局部加权回归 流水线 收包率
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