基于MEA-GRNN的RFID室内定位

• 作者: 宋宁佳 崔英花
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 射频识别 广义神经网络 思维进化算法优化
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 1222-1227
• 页数: 6页
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.10.014

摘要

针对采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)的射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)室内定位模型存在的早熟、收敛速度慢、不能保证解是全局最优等问题,提出采用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)来寻找广义神经网络的最优光滑因子,从而确定最优定位模型.首先用GRNN建立节点定位模型,阅读器与标签的接收信号强度值作为GRNN的输入,节点坐标作为输出,根据适应度函数值,通过MEA寻找GRNN的最优平滑参数.实验结果表明,通过MEA优化的GRNN模型的定位精度比GA优化的GRNN定位模型的精度高、泛化能力强,并且比后者的效率高,能够避免GA陷入局部最优的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔英花		23	18	3.0	3.0
2	宋宁佳		2	4	1.0	2.0