[发明专利]采用广义回归神经网络评估链路质量的方法有效
| 申请号： | 201910346281.9 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110087206B | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 高素;舒坚;刘琳岚 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | H04W4/38 | 分类号： | H04W4/38;H04W24/06 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 彭琰 |
| 地址： | 330063 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种采用广义回归神经网络评估链路质量的方法，包括：S1，采用改进的网格搜索法缩小优化范围，当均方位误差达到理想值时或者达到终止条件均方位误差最小时对应的光滑因子为最优解，从而得到光滑因子，以建立基于广义回归神经网络的链路质量评估模型；S2，采用所述基于广义回归神经网络的链路质量评估模型对链路质量进行评估。本发明能够在全面选取链路质量特性的基础上，通过改进的网格搜索法确定最优光滑因子构建基于GRNN链路质量评估模型，基于GRNN链路质量评估模型能够快速自学习链路质量参数与链路质量的关系，使得本发明提供的方法能够有效的提高WSNs链路质量评估的准确性及高效性。 | ||
| 搜索关键词： | 采用 广义 回归 神经网络 评估 质量 方法 | ||
【主权项】：
1.一种采用广义回归神经网络评估链路质量的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采用改进的网格搜索法缩小优化范围，当均方位误差达到理想值时或者达到终止条件均方位误差最小时对应的光滑因子为最优解，从而得到光滑因子，以建立基于广义回归神经网络的链路质量评估模型；S2，采用所述基于广义回归神经网络的链路质量评估模型对链路质量进行评估。
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