基于超限学习机的WSNs链路质量评估方法
提出基于超限学习机的链路质量评估方法.选择非对称性指标、信噪比变异系数、均值信噪比为链路质量参数,以包接收率为链路质量评价指标,划分链路质量等级;采用粒子群算法优化超限学习机的输入层权重和偏置参数,构建链路质量评估模型.不同场景下的实验结果表明,与支持向量分类机评估方法相比,所提方法具有更高的评估准确率.
无线传感器网络、链路质量评估、超限学习机、粒子群优化算法
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61363015,61762065,61501218,61501217;江西省自然科学基金重点项目20171BAB202009, 20171ACB20018;江西省研究生创新专项项目YC2016-S348
2018-05-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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