基于深度學(xué)習(xí)的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法研究
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【部分圖文】:
圖2-1三邊測(cè)量定位算法
三邊測(cè)量算法[48](Trilateration)的工作方式是通過(guò)計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)到達(dá)三個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的距離,得到三個(gè)以參考節(jié)點(diǎn)為圓心,距離為半徑的圓。進(jìn)而通過(guò)解算這三個(gè)圓的交點(diǎn)得到未知節(jié)點(diǎn)在該平面上的位置坐標(biāo)。與三角測(cè)量算法不同的是在二維平面中使用三邊測(cè)量算法時(shí),至少需要三個(gè)參考點(diǎn)而不....
圖3-13層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
激活函數(shù)是輸入層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)和對(duì)應(yīng)輸出層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)之間的函數(shù)關(guān)系。激活函數(shù)的意義在于將非線性因素引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)模型的非線性擬合能力,使其可以學(xué)習(xí)更復(fù)雜的事物。本研究中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的激活函數(shù)為雙曲正切函數(shù)tanh。該函數(shù)以0為中心,可以將一個(gè)實(shí)數(shù)映射到(-1,....
圖3-2GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖
如圖3-2所示,遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)思路是通過(guò)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的初始權(quán)值和閾值,使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在更優(yōu)的閾值范圍內(nèi)開始訓(xùn)練,以此防止其陷入局部最優(yōu)解。在進(jìn)行遺傳算法的運(yùn)算前,首先要將種群初始化,也就是對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值和閾值進(jìn)行編碼,以進(jìn)行后續(xù)的交叉、變異等操作。本研....
圖3-3單點(diǎn)交叉算子
交叉運(yùn)算符用于重新組合兩個(gè)個(gè)體,以獲得更優(yōu)秀的個(gè)體,是一個(gè)由父代產(chǎn)生子代的過(guò)程。遺傳算法的二進(jìn)制序列交叉算子主要有單點(diǎn)交叉算子、多點(diǎn)交叉算子和均勻交叉算子。本研究中使用的交叉算子為單點(diǎn)交叉算子,如圖3-3所示。在個(gè)體的二進(jìn)制數(shù)列上隨機(jī)選擇一點(diǎn),將數(shù)列由此分割,并將分割后的右側(cè)部分....
本文編號(hào):3921238
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