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摘要:
在无人机和地面站通信交互的过程中,由于各方面因素,例如频率不同步、传输延时等,可能会造成无人机采集到的数据在传输期间发生错误,导致地面站接收到的数据有部分丢失。文章提出一种梯度下降优化算法--梯度下降自适应学习率算法(RMSProp with NAG,RMSPN),对缺失数据集进行曲线拟合,得到丢失数据的近似值,对缺失数据集进行填补。实验结果证明了该方法曲线拟合效果良好,估计值与实际值误差较小,算法可行性高。
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文献信息
篇名 无人机数据传输缺失数据拟合算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 无人机 数据缺失 梯度下降优化算法 数据集 曲线拟合
年,卷(期) 2020,(13) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 270-272
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐辉 安徽理工大学计算机科学与工程学院 38 54 4.0 6.0
2 王娜娜 安徽理工大学计算机科学与工程学院 4 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
无人机
数据缺失
梯度下降优化算法
数据集
曲线拟合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
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