多源特征数字化信息分层迭代采集系统设计Design of Hierarchical Iterative Acquisition System for Multi-source Feature Digitized Information
黄永生
摘要(Abstract):
针对当前多源特征数字化信息分层迭代采集系统,未对数字化信息最小特征子集隐层节点中心值进行筛选分类,导致采集时间较长、能量消耗较大.设计了基于遗传算法的多源特征数字化信息分层迭代采集系统.采用Agent技术采集不同层次的数字化信息,详细的阐述了系统的基本架构和数字化信息采集Agent的结构模型;采用遗传算法,对重叠的数据进行筛选分类,节约空间存储量,并获取隐藏层到输出层的权值,通过全局最优值,对最佳个体进行特征提取,对特征进行选择,并输入到神经网络分类器中,利用神经网络分类器对数字化信息最小特征子集中的隐层节点中心值进行筛选分类,完成对多源特征数字化信息分层迭代采集.测试结果表明,所设计系统信息采集完成时间较短、能量消耗较小.
关键词(KeyWords): 多源特征;数字化信息;分层迭代;采集系统设计
基金项目(Foundation): 安徽省自然科学基金项目(1708085QF156)
作者(Author): 黄永生
DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2019.05.009
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