A Node Localization Algorithm based on WoaBp Optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of 5G technology, the era of interconnection of all things has arrived. At the same time, a variety of hardware and software are getting more and more location information through sensors, and the accuracy of location information is increasingly important. Because traditional positioning relies on satellite signals, it achieves good results outdoors without obstruction, but indoors, due to the obstruction of various walls, such as Beidou satellite navigation system and U.S. Global Positioning System, it is difficult to meet the accuracy requirements for indoor positioning. Therefore, how to improve the positioning accuracy of indoor nodes has become a research hotspot in the field of wireless sensor. In order to improve the indoor positioning accuracy, this paper combines artificial neural network, intelligent optimization algorithm and node positioning to improve the accuracy of indoor positioning. One of the essences of the neural network is to solve the regression problem. Through the analysis of indoor node positioning, it can be concluded that the accuracy of distance-based positioning method lies in finding the relationship between signal strength and distance value. Therefore, the neural network can be used to regression analysis of signal strength and distance value and generate related models. In order to further improve the accuracy and stability of indoor node positioning, a method combining whale optimization algorithm with neural network is proposed. By using the whale optimization algorithm to find the optimal parameters of the neural network model, the training accuracy and speed of the neural network are improved. Then, using the excellent fitting ability of the neural network, the mapping relationship between RSSI value and distance value of indoor nodes is fitted, and the corresponding regression analysis model is generated, which can minimize the noise problem caused by abnormal signal attenuation and reduce the indoor positioning error. Finally, the data is processed by the neural network to get the parameters needed in the positioning algorithm. The experimental results show that the node positioning model based on the optimized neural network and the single optimization algorithm has significantly improved the positioning accuracy and stability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle