说明:数据包络分析 (DEA) 是由美国学者Cooper和Charnes等[12]于1978年提出的管理学、 运筹学领域交叉研究的方法. 它以相对有效性为基本概念, 研究具有多投入、 多产出特点的同质性部门是否有效的一种非参数模型. 其基本原理是根据投入和产出的观测值来估计相对有效的前沿曲面.
说明:数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别,对聚类后数据作图,包括数据点以及质心位置, 随后进行样本集划分,利用knn算法进行有监督的学习分类,经测试,能够取得较好的分类效果。
说明:传感器节点自身定位及定位误差分析。对于大多数应用,不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。传感器节点必须明确自身位置才能详 细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”,实现对外部目标的定位和追踪。另~方面,了解传感器节点位置 信息还可以提高路由效掣,为网络提供命名空间,向部署者报告网络的覆盖质量...
说明:DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题,其主要工作步骤与其他进化算法基本一致,主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始,利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源,将差向...