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利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型被引量：6: 2021年; 在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base,BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。; 朱海龙耿文强韩劲松张广玲冯志超; 关键词：无线传感器网络故障检测

融合ER和分层BRB的CPU性能分析模型: 2023年; 为解决中央处理器(Central Processing Unit, CPU)性能分析所面临的分析指标复杂、分析过程不具有可解释性、分析结果不可追溯的问题,提出了一种融合ER(Evidence Reasoning)和分层BRB(Belief Rule Base)的CPU性能分析模型.首先,利用ER算法从不同层面对处理器影响因素进行指标评估,其次,通过分层BRB实现对CPU性能的综合分析,最后,采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对模型参数优化.通过UCI数据库(University of California Irvine, UCI)计算机硬件数据集验证了模型的有效性.整个分析模型建立在ER算法上,保证了模型推理的可解释性,而分层BRB方法解决了传统BRB的组合规则爆炸问题,同时结合优化算法有效的提高模型的准确度.; 陈伟伟曲媛媛贺维朱海龙张广玲魏洪伟; 关键词：ER BRB

基于移动Agent技术的物联网温室大棚管理模型被引量：5: 2012年; 提出了一种基于物联网技术和移动Agent技术的温室大棚管理模型,该模型依靠传感器进行数据采集,通过对移动Agent的改造,将传统集中进行的数据挖掘工作下放到移动Agent中,很大程度上减轻了网络负载,提升了工作效率。在实现农作物自动化管理的同时对影响农作物产量的因素进行有效的分析,为增加农作物的产量及品质提供有效的依据。; 付宝君王建华贺裕张广玲; 关键词：温室大棚管理模型移动AGENT 物联网网络负载

动态权重证据推理规则的CNN超参数质量评估被引量：6: 2021年; 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、自然语言处理为代表的数据处理领域应用广泛.在CNN训练过程中,超参数设置依赖于先验知识,不恰当的超参数会影响模型的训练效率和精度.为了解决这一问题,本文提出基于证据推理规则(Evidential Reasoning Rule,ER Rule)的CNN超参数质量评估模型,可在训练前提供高质量的超参数选择,从而提高模型的训练效率.首先,描述了CNN超参数评估的过程,然后构建了CNN的超参数质量评估模型,运用了奖罚策略实现指标权重的动态适应并给出模型的推理过程.最后,通过图像分类实验验证了模型的实际效果,实验结果表明本文提出的CNN超参数评估模型在多个数据集上预测准确率均高于90%,能够有效建立超参数与CNN模型效果的映射关系,从而过滤低质量的超参数.; 李红宇黄志鹏张广玲贺维

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张广玲