RFID系统8-4-2动态多叉树防碰撞算法设计与分析

针对RFID系统多标签防碰撞以及信息交互效率低下等问题﹐提出了8-4-2动态多叉树防碰撞算法和信息携带量小优先（Shortmessagefirst,SMF）的信息交互算法。8-4-2DMTSA算法通过计算当前系统产生的碰撞比率动态确定搜索叉数﹐并且优化搜索命令﹐减少了空闲时隙;SMF算法通过对不同标签的信息量进行标识﹐按照信息携带量小优先原则进行交互﹐缩短了标签平均等待时延。通过仿真分析表明﹐设计的算法能够有效改善RFID系统的整体性能﹐提高系统的整体效率。     

基于ALOHA和多叉树的混合型RFID防碰撞算法

为解决物联网中射频识别(RFID)系统多标签碰撞问题,在分析二进树算法和ALOHA算法的基础上,提出了一种ALOHA和多叉树的混合型(HAMT)算法.该算法首先采用动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法进行标签识别,然后根据未识别标签数目动态选择多叉树算法进行标签识别,从而保证了标签100％被识别,提高吞吐率和缩短了识别...     

RFID系统中的一种改进的自适应多叉树标签防碰撞算法研究

针对AMSA算法存在的不足,该章提出了IAMSA算法。仿真分析表明,该章所提出的IAMSA算法有效地较少空闲时隙,提高检测速度以及系统吞吐率。     

基于碰撞树的自适应多叉树RFID防碰撞算法

提出了一种自适应多叉树防碰撞算法,该算法构建了无碰撞时隙的二叉查询树,通过计算碰撞因子估计标签数量,从而自适应的选择二叉树或四叉树。理论和仿真表明:该算法克服了现有算法数据传输量大的缺点,同时在二叉树分支内实现了无碰撞时隙以减少总时隙,对多标签情况下,通过自适应的选择四叉碰撞树来减少碰撞时隙。算法有效地减少了数据传输量,提高了时隙利用率和系统吞吐率,具有一定的创新性。     

RFID系统中二叉树防碰撞算法性能的提升

针对RFID系统中的标签碰撞问题,提出了一种改进的二叉搜索树防碰撞算法.通过划分标签子集、动态调整冲突检测过程,以减少标签冲突和系统开销,提高识别效率.仿真结果表明,相比于目前的二叉树搜索算法,本文方法在待识别标签数量较大的情况下提高了识别效率,减少了搜索次数及阅读器与标签之间的通信量.     

有源RFID系统的防碰撞算法设计

为了提高有源射频识别系统的防碰撞性能,提出了利用哈希算法为电子标签分配惟一的时隙与读写器进行通信的新算法.测试结果表明,该算法能够有效地解决有源射频识别系统中多个电子标签与读写器通信时产生的的碰撞问题,可适用于电子标签总数量大致固定的场合.     

基于RFID技术的市政设施标定系统研究

【目的】基于RFID技术研究了市政基础设施的标定系统,为市政设施的信息化管理提供数据支撑和决策分析。【方法】研究了物联网RFID技术、NFC近场通讯等技术,分析了市政设施管理中存在的问题,以及将信息化技术运用到设施管理中的可能性。【结果】以此提出了基于RFID技术的市政设施标定系统研究,通过标定系统,采集设施基础信息,建立设施数据档案库。【结论】提高了市政设施的管理效率和响应能力,为市政设施的信息化建设提供了参考。
     

一般多粒度模糊粗糙集模型

通过分析多粒度和模糊粗糙集之间的联系,建立了一般多粒度模糊粗糙集模型。首先,通过定义等价信息系统下的支撑函数分别给出了等价信息系统下的一般多粒度模糊粗糙下近似算子和一般多粒度模糊粗糙上近似算子的定义;其次,为了更好的分析各算子的特性,本文还讨论了等价信息系统下一般多粒度模糊粗糙下、上近似算子的性质。另外,本文经过深入探讨分析等价信息系统下一般多粒度模糊粗糙下、上近似算子之间的关系,研究了一般多粒度模糊粗糙集模型粗糙度和精确度的定义及其性质。最后本文引用淘宝购物这一实例更好的体现了一般多粒度模糊粗糙集模型的实际应用价值。
     

基于二叉树结构双优化的SVM多分类算法研究

针对传统二叉树在多分类问题上存在分类精度不够高和时间复杂度较高的不足,提出了一种基于二叉树结构双优化的SVM多分类学习算法。此算法利用遗传算法对已经提取的特征参数子集和核参数进行双重优化,以获得最优的主要特征参数,从而有效地解决了样本结构复杂、分布不平坦的多分类识别问题。作者运用UCI数据库中的数据,通过仿真实验,并就经度和时间复杂度与有向无环图法和一对一法作比较,结果表明本文提出的算法具有较好的优越性。
     

关于Diophantine方程kx4-(2k+4)x2y2+ky4=-4

利用Pell方程及同余的性质给出了Diophantine方程 G:kx4-(2k+4)x2y2+ky4=-4仅有整数解(|x|,|y|)=(1,1)的充分条件。证明了:1)若k 12(mod16),则Diophantine方程G 仅有整数解(|x|,|y|)=(1,1);2)若k=4m,m≡3(mod4),且2s或s≡0(mod4),t≡3,5(mod8)或s≡2(mod4),t≡1,7(mod8),则Diophantine方程G 仅有整数解(|x|,|y|)=(1,1),这里s+t m 是Pell方程x2-my2=1的基本解。
     

射频识别系统中的防碰撞算法设计

提出了一种用于解决射频识别系统中的碰撞问题的方法——动态多叉树搜索算法,新算法分析了动态二叉树算法和四叉树算法的优缺点,改进了动态二叉树搜索算法,并通过Schoute算法估计标签数量,选择调整搜索叉树,解决了多标签识别的碰撞问题,理论和仿真证明了新算法的优越性,即减少搜索的时隙数并提高了时隙的吞吐率.     

一种改进的K-means动态聚类算法

传统的K-means算法通过不断的重复计算来完成聚类,聚类中心点的不断变化产生的一些动态变化信息将对聚类产生一定的干扰,且当数据量过大时,算法的时间开销和系统的I/O开销将大大增加,这严重影响了算法的性能。为此,论文提出一种改进的K-means动态聚类算法,该算法充分考虑了K-means聚类过程中信息的动态变化,通过为算法的终止条件设定标准值,来减少算法迭代次数,减少学习时间;通过删除由信息动态变化而产生的冗余信息,来减少动态聚类过程中的干扰,使算法达到更准确更高效的聚类效果。实验结果表明,当数据量较大时,相比于传统的K-means算法,改进后的K-means算法较在准确率和执行效率上都有较大的提升。
     

基于帧分组与二进制搜索树识别的RFID防碰撞算法的研究

针对射频识别(RFID)系统中,多个标签同时响应同一阅读器时产生的信息碰撞问题,提出基于帧分组与二进制搜索树识别的RFID防碰撞算法.该算法首先基于帧时隙ALOHA算法对标签进行识别,并依据碰撞时隙将未识别标签分成若干组,然后运用二进制搜索树算法依次对各组进行确定性识别,最后通过对算法进行性能分析及仿真比较,该算法在吞吐率和识别效率2方面较传统算法都有很大程度的优化,在L=N/2,且当N=100时,该算法的吞吐率较帧时隙ALOHA算法和二进制搜索树算法分别提高10%和34%;在L=N,且当N=100时,该算法的识别效率较帧时隙ALOHA算法和二进制搜索树算法分别提高12%和37%.     

基于二叉树支持向量机多类分类算法的研究

基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT SVM)多类分类算法,该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响,并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证,结果表明该算法行之有效。
     

RFID系统阅读器防冲突算法研究与分析

研究了RFID阅读器网络中的关键问题：阅读器冲突问题。给出了两种阅读器冲突模型：频率冲突模型和标签冲突模型。研究了目前已有的阅读器防冲突算法,并对这些算法进行了比较分析。最后,提出一种新的、便于操作的阅读器防冲突算法,并对该算法进行了理论分析。该算法适合于拓扑结构变化频繁的移动式阅读器网络。     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应 t 分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用 9 个标准测试函数的仿真实验,与标准 GSA 及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。
     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中粒子容易聚集和收敛速度慢,提出一种改进的粒子群优化算法。该算法同时考虑到粒子进化的成功率和多样性程度对算法寻优性能的影响,当粒子集聚程度较高时,增大惯性权值,提高算法的全局搜索能力。为平衡算法全局和局部寻优能力,当进化速度较快时,提高算法局部搜索能力,以免错过较好的位置。在速度更新中,引入较差粒子,避免算法再次去搜索这些较差的位置,降低算法的搜索效率。将该算法用于优化6个经典测试函数,实验表明：该算法不仅可以平衡局部和全局的搜索能力,而且可以提高算法的搜索效率和精度。
     

基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟算法

【目的】针对原有布谷鸟算法在求解最优化问题时的不足,提出一种基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟搜索算法(Gaussian perturbating and dynamic grouping for cuckoo search,GPDGCS)。【方法】GPDGCS算法在原有布谷鸟算法的求解过程中应用了高斯扰动与动态分组策略。【结果】通过6个典型的测试函数对GPDGCS算法进行仿真实验,结果表明GPDGCS算法比原有布谷鸟算法有更高的收敛速度、求解精度等。【结论】GPDGCS算法在一定程度上可避免算法陷入局部最优。