文章 2023-09-23 来自:开发者社区

面向无线传感器网络WSN的增强型MODLEACH设计与仿真(Matlab代码实现)

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器     &...

面向无线传感器网络WSN的增强型MODLEACH设计与仿真(Matlab代码实现)
文章 2023-09-22 来自:开发者社区

【红外图像增强】基于引力和侧向抑制网络的红外图像增强模型(Matlab代码实现)

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【红外图像增强】基于引力和侧向抑制网络的红外图像增强模型(Matlab代码实现)
文章 2023-09-20 来自:开发者社区

用于异构无线传感器网络的多聚合器多链路由协议(Matlab代码实现)

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用于异构无线传感器网络的多聚合器多链路由协议(Matlab代码实现)
文章 2023-09-19 来自:开发者社区

【WSN】无线传感器网络模拟器研究Matlab代码实现

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【WSN】无线传感器网络模拟器研究Matlab代码实现
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

具有成本效益的深度信任网络的智能LEACH的多级动态优化(Matlab代码实现)

1 概述能量利用率是能量受限无线传感器网络(WSN)的关键属性,它直接影响网络的寿命。LEACH(及其变体)被认为是WSN最常见的节能路由协议。在本文中,我们提出了LEACH的一种优化修改,该修改利用了多跳通信、动态簇边界和路由中的能量节约来最大化网络的寿命。我们提出了一种多层次方法来最大化我们在节能方面的收益,其中蚁群优化用于与汇节点的能量高效簇头连接,在分布式节点中集成了基于深度信念网络的混....

具有成本效益的深度信任网络的智能LEACH的多级动态优化(Matlab代码实现)
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

无人机无线传感器网络中的节能数据采集(Matlab代码实现)

1 概述无线传感器网络(WSN)中传感器的传感、处理、存储和通信功能不断增强。数据采集是传感器网络的基础功能之一。但是,传统的数据采集方式存在“能量空洞”问题。为解决该问题,一些学者提出将无人机(UAV)引入到无线传感器网络中。利用无人机的移动性,降低传输能耗,使各个传感器能耗负担更加均匀。然而,基于无人机的无线传感器网络也面临着诸多挑战,研究人员对存在的问题进行了广泛和深入的探索。如何高效地采....

无人机无线传感器网络中的节能数据采集(Matlab代码实现)
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

认知无线电网络的服务质量——蜻蜓算法的应用(Matlab代码实现)

摘要认知无线电技术(CR)是一种解决频谱稀缺问题的新兴技术。CR具有检测、学习环境的能力,并能以最合适的方式智能调整其参数,为用户提供最佳服务。在本文中,我们介绍了一种新的算法叫做蜻蜓算法。该算法用于适应传输参数和优化服务质量。蜻蜓算法(DA)是一种新的基于模拟蜻蜓个体群集行为的元启发式优化算法。该算法是根据蜻蜓的捕猎和迁徙策略而发展起来的。这种捕猎技术被称为静态蜂群(捕食),在这种方法中,蜂群....

认知无线电网络的服务质量——蜻蜓算法的应用(Matlab代码实现)
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

改进花朵授粉算法的无线传感器网络部署优化(Matlab代码实现)

摘要针对监测区域内含有障碍物的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)异构节点部署优化问题,在花朵授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)的基础之上,提出了一种改进的 花朵授粉算法(Improved Flower Pollination Algorithm,IFPA)用于改善原有算法收敛速度慢、精度不够高的不足。设计非线性收....

改进花朵授粉算法的无线传感器网络部署优化(Matlab代码实现)
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

基于神经气体网络的图像分割与量化(Matlab代码实现)

摘要【图像分割】基于神经气体网络 (NGN)实现图像分割附matlab代码✨⚡运行结果⚡✨♨️‍Matlab代码‍♨️clc; clear; close all; %% Load Image Org=imread('Veg.jpg'); X = rgb2gray(Org); X=double(X); img=X; X=X(:)'; %% Neural Gas Network (NGN) Para....

基于神经气体网络的图像分割与量化(Matlab代码实现)
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

神经气体网络(NGN)和不断增长的神经气体网络(GNGN)实现(Matlab代码实现)

摘要有许多种类的神经网络已经应用于特征提取、聚类和分类。流行的方法包括用梯度下降训练的多层感知器(MLP)、标准的反向传播前馈神经网络、自动联想神经网络(AANN)和Kohonen的自组织映射(SOM)。大多数神经网络的关键在于构建隐藏层。AANN需要一个以上的隐藏层来表示非线性可分离问题。AANN提取的特征数量等于单个标准隐藏层中的节点数量。通常,该层保持较小以确保有效编码。MLP可以被视为在....

神经气体网络(NGN)和不断增长的神经气体网络(GNGN)实现(Matlab代码实现)

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