教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-10-0062) 作品数:19 被引量:392 H指数:8 相关作者: 彭宇 彭喜元 王少军 王建民 刘琦 更多>> 相关机构: 哈尔滨工业大学 哈尔滨理工大学 哈尔滨工业大学(威海) 更多>> 发文基金: 教育部“新世纪优秀人才支持计划” 国家教育部博士点基金 中国人民解放军总装备部预研基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 机械工程 更多>>
基于簇内数据聚类算法的WSNs故障检测方法 被引量:11 2012年 能量是无线传感器网络应用中最宝贵的资源,由于节点能量消耗完毕死亡而导致网络瘫痪是一种典型故障。针对此故障形式提出了一种基于簇内数据聚类算法的故障检测技术,该方法利用无线传感器网络在按照地理位置进行分簇的基础上,通过采用数据聚类的方法,在能量不受限的汇节点处进行簇内数据再聚类,然后设置阈值进行故障检测。通过仿真实验证明,合理选择检测阈值,该方法在保持基于历史与邻居数据的节点自检测方法较高准确率的基础上,极大地减小了能量消耗,且明显降低了故障检测误警率。 宋佳 彭宇 彭喜元 袁健博 葛子寒关键词:故障检测 无线传感器网络 基于随机子空间与多储备池的分类方法 被引量:4 2011年 提出一种基于回声状态网络(echo state networks,ESNs)的分类方法,借鉴集成学习的思想,采用随机子空间方法产生特征子集,对应特征子集生成多个储备池。利用回声状态网络仅需训练储备池至输出层的权值这一优点,将分类集成阶段融合于多储备池回声状态网络的学习过程中。基于标准数据集和模拟电路故障诊断的实验验证结果表明,与标准回声状态网络等方法相比,该方法有更低的分类错误率。 彭喜元 郭嘉 王建民关键词:回声状态网络 分类器集成 CLS-SVM:一种时间序列预测的局部建模方法 被引量:6 2011年 针对LS-SVM应用于大样本时间序列预测时存在的计算复杂度高和泛化能力降低的问题,提出一种采用局部模型的时间序列预测方法。该方法采用K-means算法对训练样本进行聚类,并以VRC原则确定最佳聚类数,然后利用LS-SVM对聚类后样本进行局部建模;同时,针对一般LS-SVM建模过程中共轭梯度方法计算效率低的问题,采用Cholseky分解方法以实现计算效率的提升。仿真实验和应用测试表明,该方法用于大规模数据分析时,可在保持预测精度的前提下,提高训练效率5~28倍,在降低计算复杂度的同时,有效地提高了模型的泛化能力。 王少军 刘琦 彭宇 彭喜元关键词:时间序列 模糊回声状态网络 被引量:8 2011年 针对基于梯度下降的模糊递归神经网络训练效率低、容易陷入局部极小的缺点,本文基于回声状态网络(Echo State Networks,ESNs)和TS模型提出一种新的模糊模型结构———模糊回声状态网络(Fuzzy Echo State Networks,FESNs).FESNs由多条TS类型的模糊规则组成,规则后件采用ESNs网络.研究表明,TS模型和ESN都可以看做是FESN模型的某种特例,而且FESNs具有较强的非线性映射能力、局部反馈以及学习算法稳定等特点.同时,其模型参数确定方法与经典TS模型以及ESN一样可以归结为一个线性回归问题,大大减少了网络训练的计算量.仿真实验表明,与经典TS模型相比,FESNs在不显著增加建模时间情况下可有效提高建模精度. 彭宇 王建民 彭喜元关键词:回声状态网络 无线传感器网络定位技术综述 被引量:240 2011年 首先介绍无线传感器网络定位技术的相关术语、评价标准等基本概念及定位算法的分类方法;重点从基于测距和非测距两个方面介绍无线传感器网络的主要定位方法,并研究和分析若干新型无线传感器网络定位方法,主要包括基于移动锚节点的定位算法、三维定位算法和智能定位算法。从实用性、应用环境、硬件条件、供能及安全隐私等方面出发总结当前无线传感器网络定位技术存在问题并给出可行的解决方案后,展望未来的研究前景与应用发展趋势。 彭宇 王丹关键词:无线传感器网络 定位技术 一种解线性最小二乘问题的FPGA计算方法 被引量:24 2012年 针对基于FPGA实现解线性最小二乘问题存在的计算并行性差和计算延迟大的问题,提出基于改进Cholseky分解解线性最小二乘问题的FPGA计算方法。该方法将最小二乘问题转换为矩阵分解和三角阵求解两部分实现,在每个部分通过最大化PE单元数量提高运算的并行性。在矩阵分解部分采用改进的Cholesky分解方法规避开方运算,并将除法运算转换为乘法,减小计算延迟。同时,在三角阵求解部分通过计算结构复用实现正三角和倒三角线性方程组的求解,提高资源利用率。在Xinlinx Virtex XC5VFX130T平台上的实验结果表明,在单精度条件下,相对于PC平台,该方法能够实现8倍以上的效率提升。 王少军 刘琦 仲雪洁 彭喜元关键词:最小二乘问题 FPGA 储备池计算概述 被引量:19 2011年 针对传统递归神经网络存在训练困难的问题,一种新的递归神经网络的训练方法———储备池计算被提出,这种方法的核心思想是只训练网络部分连接权,其余连接权一经产生就不再改变,网络的训练一般只需要通过求解线性回归问题.广义地说,储备池可以作为一种时序相关的核函数使用,从而完全拓展了其应用领域,使之不再仅仅是递归神经网络训练算法的一种改进.本文在介绍储备池计算基本数学模型的基础上,从储备池计算研究的热点问题——储备池适应性问题的角度,全面地分析了目前储备池计算的研究现状、热点及应用等方面的问题. 彭宇 王建民 彭喜元关键词:递归神经网络 回声状态网络 UIDK-means:多维不确定性测量数据聚类算法 被引量:18 2011年 在网络化测试测量信息体系的不确定性测量数据聚类方法研究中,普遍假定测量数据的概率密度函数或者概率分布函数等信息是已知的,这与实际应用系统中这些信息难以获取的情况是相悖的,鉴于此,利用区间数的方法,结合测量数据的统计值来合理地表示多维不确定性测试测量数据,并采用低计算复杂度的不确定性数据距离计算方法,提出一种基于区间数的多维不确定性数据聚类方法——UIDK-means。实验结果表明,该方法具有较高的聚类精度和较低的计算复杂度。 彭宇 罗清华 彭喜元关键词:不确定性数据 聚类算法 基于平均值余量的Wrapper扫描链平衡算法 被引量:10 2011年 测试问题已成为SoC发展过程中的瓶颈,提出一种新的Wrapper扫描链平衡算法以期缩短IP核测试时间。算法首先计算Wrapper扫描链长度平均值,再结合特定的余量值,计算得到一个取值区间,记该区间为平均值余量;然后将IP核的内部扫描链按其长度降序排列,每次均将最长的内部扫描链添加到某条Wrapper扫描链上,直到该Wrapper扫描链长度在平均值余量所指定的区间内为止。以ITC'02 SoC Test Benchmarks内的所有测试集为对象完成的实验证明本算法能极其有效的通过扫描链平衡设计缩短IP核测试时间。 俞洋 陈叶富 彭宇关键词:SOC测试 移动通信话务量多步预测的LS-SVM方法研究 被引量:13 2011年 针对目前移动通讯对话务量预测的高精度、高效率和多步预测需求,提出一种基于最小二乘支持向量机(least-squaresupport vector machine,LS-SVM)的话务量预测方法,采用自相关分析法确定LS-SVM建模输入样本的嵌入维数和延迟时间,最大限度地保留历史信息并降低样本的维数;在此基础上,以最少量预测值代替真实值构成多步预测的输入样本,解决了多步预测精度下降的问题。通过中国移动黑龙江有限公司完成的实际应用测试表明:该方法可以实现话务量的高精度、在线多步预测,具备良好的实用性。 王少军 刘琦 彭喜元 刘大同 陈强关键词:话务量预测 时间序列 LS-SVM 多步预测