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公开(公告)号:CN119575360A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411720444.2
申请日:2024-11-28
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于IGOOSE优化BP神经网络的RSSI测距算法,属于测距技术领域。针对传统无线信号路径损耗模型在预测距离值时易受多径效应影响,导致在复杂室内环境中定位精度下降等问题。本发明首先基于反向传播神经网络构建接收信号强度指示非线性模型,采用卡尔曼滤波减少RSSI信号中的噪声。其次,引入多种策略改进鹅优化算法,并通过IGOOSE优化BP神经网络的权值和偏置建立基于IGOOSE‑BP神经网络的RSSI测距算法。本发明的平均误差、均方根误差和最大误差为16.3cm、22.8cm和56.1cm,小于GOOSE‑BP、ISSA‑BP和GWO‑BP,且收敛速度更快,表现出更好的定位性能。
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公开(公告)号:CN119476424A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411640941.1
申请日:2024-11-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06N3/126 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开一种基于改进黑翅鸢算法优化神经网络的室内定位方法,属于室内定位技术领域。本发明利用黑翅鸢优化算法进化能力强、搜索速度快的特点提高算法性能,并进一步对黑翅鸢算法进行改进,采用Tent混沌映射产生均匀分布的初始个体,提高种群的多样性,从而避免算法过早收敛到局部最优解,增强全局搜索能力;通过透镜成像反向学习策略,提高算法的稳定性和鲁棒性;在攻击和迁徙阶段引入黄金正弦策略,按照黄金分割系数切割解空间,更新黑翅鸢的个体位置。本发明的黑翅鸢优化算法性能更优异,并利用黑翅鸢优化算法构建基于BP神经网络的RSSI测距模型,优化神经网络的权值和阈值,实现复杂室内环境下的高精度定位。
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公开(公告)号:CN115969464A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211678107.2
申请日:2022-12-26
Applicant: 昆明理工大学
IPC: A61B17/22 , G01N27/02 , G06N3/006 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机回归的压电阻抗溶栓效果预测方法和系统,包括:利用血栓振动执行器,测试不同浓度溶栓溶液所对应的压电阻抗数据;将压电阻抗数据进行标准化处理,得到训练集和测试集;以训练集和测试集作为特征参数,输入到由灰狼算法优化的支持向量机回归模型中进行训练和测试,得到训练好的支持向量机回归模型;基于训练好的支持向量机回归模型和目标压电阻抗数据,预测待测目标的血液浓度;基于血液浓度对待测目标的溶栓效果进行预测。本发明首次提出了采用支持向量机回归的压电阻抗溶栓效果预测方法,缓解了现有技术中存在的可靠性低和准确性不高的技术问题。
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公开(公告)号:CN119545288A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411641093.6
申请日:2024-11-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H04W4/021 , G01C21/20 , G01S5/06 , G01S5/02 , H04W4/33 , H04W4/02 , H04W64/00 , G06N3/006 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种基站筛选策略和神经网络结合的室内定位方法,包括快速检测算法环节,判别是否存在受到障碍物阻碍导致信号传播受阻的NLOS基站;基站筛选算法环节,先将基站划分为若干子集,没有NLOS基站的rss子集的估计位置倾向于形成一个密集的簇,将RSS子集的估计位置按簇分组,检测密集簇并返回其质心位置来确定可靠的定位结果,并通过计算出现在可靠结果中的所有基站的频率来识别NLoS基站;冠豪猪算法优化BP神经网络测距环节,利用神经网络能有效捕捉非线性关系的优点,建立CPO‑BP神经网络构建测距模型,以精确捕捉复杂环境中的RSSI与距离的关系,有效提高了定位精度。
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公开(公告)号:CN115969464B
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202211678107.2
申请日:2022-12-26
Applicant: 昆明理工大学
IPC: A61B17/22 , G01N27/02 , G06N3/006 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机回归的压电阻抗溶栓效果预测方法和系统,包括:利用血栓振动执行器,测试不同浓度溶栓溶液所对应的压电阻抗数据;将压电阻抗数据进行标准化处理,得到训练集和测试集;以训练集和测试集作为特征参数,输入到由灰狼算法优化的支持向量机回归模型中进行训练和测试,得到训练好的支持向量机回归模型;基于训练好的支持向量机回归模型和目标压电阻抗数据,预测待测目标的血液浓度;基于血液浓度对待测目标的溶栓效果进行预测。本发明首次提出了采用支持向量机回归的压电阻抗溶栓效果预测方法,缓解了现有技术中存在的可靠性低和准确性不高的技术问题。
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公开(公告)号:CN220935035U
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202322401710.2
申请日:2023-09-05
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本实用新型实施例提供的一种压电能量收集装置,包括:安装基座;震动接收部,设置在安装基座上,用于接收环境中的机械震动;竖向能量收集组件,设置在震动接收部上,用于收集环境中竖向的震动能量;水平能量收集组件,设置在竖向能量收集组件上,用于收集环境中水平向的震动能量;本申请中,通过竖向能量收集组件和水平能量收集组件实现了对于竖向和水平向的震动能量的三维采集,能够实现对于环境中的震动能量的充分采集,并且提升了能量采集的效率。
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