基于连续蚁群算法融合的神经网络RFID信号分布模型
基于人工神经网络方法建立了RFID反射信号强度分布模型.该方法仅依赖数据,实施简单.为克服传统BP算法对初值敏感、易陷入局部极值的缺陷,引入一种连续的蚁群优化算法来确定多层神经网络的权值,该算法具有更强的全局搜索能力和效率.讨论了算法的基本理论和具体步骤,最后利用实际RFID设备采集的反射信号强度数据对算法进行测试,对理论信号模型和实际的建模结果进行了比较,并分析了算法的逼近能力和泛化能力.结果表明在考虑到不可避免的误差和扰动下,所提出的方法可以更好地建模RFID信号强度的实际分布,具有良好的性能.
射频识别信号 目标定位 神经网络 连续蚁群算法
王晨 陈增强
南开大学信息技术科学学院,天津300071
国内会议
扬州
中文
210-214
2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）