教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET10-0062)
- 作品数:2 被引量:26H指数:2
- 相关作者:彭喜元彭宇罗清华王丹雷苗更多>>
- 相关机构:哈尔滨工业大学通用电气公司更多>>
- 发文基金:教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 面向混沌时间序列预测的隐式特征提取算法被引量:12
- 2014年
- 混沌时间序列预测研究的2个焦点:一个是增加预测模型的复杂度,以面向控制、水文、气象,脑电生理学等研究背景下的具体预测需求;另一个是引入和改进模式识别领域里的特征提取算法,从而降低混沌数据的预测难度,以提高预测精度。采用经验模态分解和独立成分分析算法,改进线性和非线性特征的提取。并在解析意义下,给出了一种新颖的隐式特征表达。在不改进预测模型的前提下,提出了一种混沌序列隐式特征提取算法。采用经典的Mackey-Glass仿真、比利时皇家天文台太阳黑子数,以及密西西比河实测流量数据实验表明,该方法提高了模型预测精度。
- 雷苗彭宇彭喜元
- 关键词:混沌时间序列经验模态分解
- 基于区间数聚类的无线传感器网络定位方法被引量:14
- 2012年
- 在基于接收信号强度指示(Received signal strength indicator,RSSI)测距的无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)定位方法应用过程中,信号强度与对应通信距离的对数成线性关系的假设在实际无线通信环境下几乎不能满足,从而导致定位误差较大.针对此问题,本文首先利用区间数表示方法结合实际定位环境中RSSI数据的统计信息表示RSSI的分布区域,并采用区间数聚类方法实现距离估计,以减小由于RSSI值不确定性引起的距离估计误差,然后利用这些距离估计值实现基于测距的WSN定位方法.采用三种实际通信环境下RSSI测量数据完成的定位实验结果表明,本文提出的基于区间数聚类RSSI-通信距离(RSSI-D)估计的定位方法可有效地提高定位精度.
- 彭宇罗清华王丹彭喜元
- 关键词:无线传感器网络不确定性数据聚类区间数