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J-GLOBAL ID：201602239004362536   整理番号：16A1238348

灰色-RBFニューラルネットワークに基づく伝搬損失モデル訓練【JST・京大機械翻訳】

PROPAGATION LOSS MODEL TRAINING ALGORITHM BASED ON GREY-RBF NEURAL NETWORK

著者 (4件)： Li Li’na (College of Physics,Liaoning University) ,  Liang Desu (College of Physics,Liaoning University) ,  Ma Jun (College of Physics,Liaoning University) ,  Tu Zhi (College of Physics,Liaoning University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 8  ページ： 136-140,182  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 室内信号伝搬損失モデルは,信号強度に基づく高周波数位置決め技術の鍵である。しかし、室内環境が複雑で、マルチパス効果などの要素の影響を受けるため、従来の経験に基づく信号伝播損失モデルの環境適応性が悪く、測距位置決め誤差が大きい。しかし,従来のニューラルネットワークによる伝搬損失モデルの訓練には,訓練サンプルがあまりに多く,ハードウェア収集の作業負荷が大きいなどの欠点がある。これらの問題を解決するために,可変密度サンプリングモードにおける灰色理論とRBFニューラルネットワークに基づく伝搬損失モデルの訓練法を提案した。灰色理論に基づき,いくつかのサンプルを予測するために,いくつかのサンプルを使用して,いくつかのオリジナルサンプルと共に,RBFネットワークのトレーニングを行い,伝搬損失モデルを構築した。実験結果により,提案方法は,より少ない訓練サンプルを用いることによって,室内信号伝搬損失モデルを正確に構築することができ,そして,室内測距精度の要求を満たし,そして,サンプル採取の作業負荷を,大いに減少させることができた。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： HF【周波数】 ,  環境順応 ,  位置決め ,  距離測定 ,  動径基底関数ネットワーク ,  屋内環境 ,  ハードウェア ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *動径基底関数ニューラルネットワーク ,  灰色理論 ,  多経路 ,  信号強度 ,  屋内 ,  *伝搬損失 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Indoor localisation ,  Radio frequency identification (RFID) ,  Propagation loss model ,  Radial basis function (RBF) neural network ,  Grey theory

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 灰色 ,  伝搬損失 ,  モデル ,  訓練