周少龙
- 作品数：3 被引量：23H指数：2
- 供职机构：武汉理工大学航运学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省交通运输厅科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于节点感知信任度模型的无线传感网络事件检测方法被引量：9
- 2015年
- 事件区域检测是无线传感器网络在复杂环境感知中的一项重要应用,然而节点受到环境中多种不确定性因素(如温度、湿度、硬件条件等)的影响导致其感知数据出现错误,降低了节点对事件检测的准确度.根据邻近节点之间的感知信息存在一定的空间相关性,提出一种基于网络拓扑的节点感知信任度模型,在此基础上每个节点将自身感知信息与邻居节点交换信息相结合,建立贝叶斯事件检测容错模型,计算事件发生的预测概率,同时确定事件发生的最优阈值,节点根据概率预测结果与最优阈值相比较对事件发生做最终决策.仿真结果表明,与典型的贝叶斯最优阈值容错算法相比,在节点故障率为25%的情况下,所提算法可将错误节点修正率由65%提高到78%;而在节点故障率为30%的情况下,所提算法可将错误节点修正率由50%提高到70%,体现出了良好的容错性能.
- 刘克中庄洋周少龙刘守军
- 关键词：无线传感器网络信任度模型
- 基于节点协同调度的海事传感网络覆盖控制研究
- 无线传感器网络由大量具备实时感知、数据处理及无线通信等能力的传感器节点组成，这些节点部署在给定检测区域内，以协作的方式感知、采集和处理网络覆盖区域中感兴趣的信息，并发送到基站，以便做出进一步的决策。受到节点数量大、处理能...
- 周少龙
- 关键词：博弈论
- 文献传递
- 基于时间序列的港口货物吞吐量GRNN预测模型被引量：13
- 2011年
- 为准确进行港口货物吞吐量预测,采用逐步递归的方法,建立基于时间序列的港口货物吞吐量广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)预测模型.利用该模型预测某港口货物吞吐量,结果表明:对于小样本的短期预测,该模型具有适应性好、误差小等特点.
- 周少龙周锋
- 关键词：港口货物吞吐量时间序列广义回归神经网络
