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期刊文章详细信息

人工蜂群算法优化支持向量机的传感器节点定位    

Sensor Node Localization Based on Artificial Bee Colony Algorithm Optimizing Support Vector Machine

  

文献类型:期刊文章

作  者:陈海霞[1] 王连明[2]

机构地区:[1]通化师范学院物理学院,吉林通化134002 [2]东北师范大学物理学院,长春130024

出  处:《吉林大学学报(理学版)》

基  金:吉林省科技发展计划项目(批准号:20140101198JC)

年  份:2017

卷  号:55

期  号:3

起止页码:647-651

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘  要:为了提高传感器节点的定位效果,针对支持向量机参数优化问题,设计一种人工蜂群算法优化支持向量机的传感器节点定位模型.首先采集传感器节点的相关数据,提取有效参数;然后采用支持向量机建立传感器节点定位模型,并采用人工蜂群算法解决支持向量机的参数选择问题;最后在MTALAB2014平台进行传感器节点定位实验.实验结果表明,该模型可以反映当前传感器节点的位置,获得较精准的传感器节点定位结果.

关 键 词:传感器节点 定位机制  特征参数 参数选择问题  人工蜂群优化算法  

分 类 号:TP31]

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同被引文献:

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