本规范对中国移动网络内各MMS相关实体之间的接口进行规范，以保证中国移动通信集团MMS业务系统在多厂家环境下能够顺利开展业务。 本规范以3GPP和WAP论坛的相关标准为依据，并结合了中国移动特定的业务要求，为中国移动MMS业务网络的设备引进、网络规划、工程设计、网络运行、管理和维护等提供技术依据。
上传时间： 2014-11-04
上传用户：JasonC
无线传感器网络（wireless sensor network , WSN）就是由部署在检测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信的方式形成的一个多跳得自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理检测区域的信息，并报告给基站[1]。
标签： wireless network sensor WSN
上传时间： 2014-01-07
上传用户：ruan2570406
神经网络实例集。包括以下几个程序单层线性神经网络实例、感知器神经元解决较复杂输入向量的分类问题、基于感知器神经网络处理复杂的分类问题、数值分析程序matlab-GUI、用BP网络完成函数的逼近源程序、自组织特征映射应用实例
标签： matlab-GUI 神经网络 分类 程序
上传时间： 2013-12-01
上传用户：coeus
基于T i n y O S 的无线传感器网络体系结构 无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network) 由部署在监测区域内大量廉价的传感器节点组成,通过 无线通信方式形成multi2hop 自组织的网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知 对象的信息,并发送给观察者。本文从分析无线传感器节点Mica 和其上运行的操作系统TinyOS 出发, 着重描述无线传感器网络节点应用程序体系结构和消息通信机制。
标签： Wireless Network Sensor WSN
上传时间： 2013-12-19
上传用户：569342831
本规范对中国移动网络内各MMS相关实体之间的接口进行规范，以保证中国移动通信集团MMS业务系统在多厂家环境下能够顺利开展业务。 本规范以3GPP和WAP论坛的相关标准为依据，并结合了中国移动特定的业务要求，为中国移动MMS业务网络的设备引进、网络规划、工程设计、网络运行、管理和维护等提供技术依据。
上传时间： 2017-03-13
上传用户：wys0120
人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。
标签： Aartificial Network Neural 人工神经网络
上传时间： 2014-01-03
上传用户：zhangzhenyu
对自组织神经网络在客户分类中的应用进行了探讨,讨论了客户分类的概念、指标选取、分类方法选取、SOM(Self Organization Map)聚类方法,给出了一种基SOM的客户分类方法。
上传时间： 2015-07-05
上传用户：snadoom
神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。导论部 分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习 规则，有监督的Hebb学习，Widrow-Hoff学习算法，反向传播算法及其变形，RBF网络，正则 化网络，支持向量机以及委员会机器。无监督学习包括主分量分析，自组织特征映射模型的 竞争学习形式，无监督学习的信息理论，植根于统计力学的随机学习机器，最后是与动态规 划相关的增强式学习。
标签： 神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：fliang
首先，论文研究的室内导航是基于手动配置或者自动化程序构建的owM网络，而不是现有商场的WiFi热点，增加了网络的可控性，同时导航系统也可以更好的利用网络的特点。OwM网络节点由OpenWrt系统的路由器构成，OpenWrt系统可编程，因此整个网络可以按照需求自定义功能。其次，导航系统以店铺邻接关系数据库作为简单的室内地图数据，店铺管理人员通过导航软件录入店铺邻接关系，通过分布式数据库的同步，得到完整店铺邻接关系数据，即简易室内地图，有效地解决室内地图缺少的问题。这种获得室内地图的方法，相比其他方法更简单，成本更低。最后，店铺邻接关系数据库又是基于OwM网络的分布式数据库，作为简单的室内地图数据，有效的避免了集中式数据库组织上的缺点，提高了系统的可靠性。Mesh网络具有自组织、多跳的特点，但是数据访问时间长。基于owM网络的室内导航，结合了Mesh网络和分布式数据库的优点，既实现网络自组织、多跳功能，同时缩短了数据库访问时间，降低了数据传输的代价。基于OWM网络的室内导航系统有效地结合了OpenWrt.Mesh网络和分布式数据库的优点，后续可以采用聚类算法缩减顶点个数，缩短导航时间，网络节点连接方式可以考虑网桥，实现全网通信。关键词：室内导航；OpenWrt；OwM网络；分布式数据库
上传时间： 2022-06-23
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