| 基于MEA-GRNN的RFID室内定位 |
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| 引用本文： | 宋宁佳,崔英花. 基于MEA-GRNN的RFID室内定位[J]. 国际商务研究, 2020, 60(10) |
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| 作者姓名： | 宋宁佳 崔英花 |
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| 作者单位： | 北京信息科技大学 信息与通信工程学院,北京100010 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61340005);北京市自然科学基金面上项目(4132012) |
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| 摘 要： | 针对采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)的射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）室内定位模型存在的早熟、收敛速度慢、不能保证解是全局最优等问题,提出采用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)来寻找广义神经网络的最优光滑因子,从而确定最优定位模型。首先用GRNN建立节点定位模型,阅读器与标签的接收信号强度值作为GRNN的输入,节点坐标作为输出,根据适应度函数值,通过MEA寻找GRNN的最优平滑参数。实验结果表明,通过MEA优化的GRNN模型的定位精度比GA优化的GRNN定位模型的精度高、泛化能力强,并且比后者的效率高,能够避免GA陷入局部最优的问题。
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| 关 键 词： | 室内定位 射频识别 广义神经网络 思维进化算法优化 |
RFID Indoor Positioning Based on Mind Evolutionary Algorithm Optimization GRNN |
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| SONG Ningji,CUI Yinghua. RFID Indoor Positioning Based on Mind Evolutionary Algorithm Optimization GRNN[J]. International Business Research, 2020, 60(10) |
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| Authors: | SONG Ningji CUI Yinghua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | indoor positioning RFID generalized neural network mind evolutionary algorithm optimization |
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