物联网绪论

绪论
什么是物联网?阐述物联网的告概念

物联网就是通过射频识别,红外感应器,全球定位系统等,激光扫描器等信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,从而实现智能化识别,定位,跟踪监控,管理 的一种网络。
物联网的三个技术特征

全面感知
互通互联
智慧运行

物联网是怎样诞生的

1.物联网的概念是在1999年美国麻省理工学院Sanjey Sarma,和David Brock教授提出
2. 物联网重新受到广泛关注是国际电信联盟重新定义了物联网的概念,
物联网的内涵是什么?物联网与射频识别、传感网有什么关系?

物联网与射频识别,无线传感器网络,泛在网络等有关,。由于物联网是一种新兴且不断发展的技术,内涵也在不断发展。物联网的内涵扩展是对物联网应用场景的扩展,体现了物联网技术未来发展的渴望。
物联网概念最早是从射频识别这个领域来的,物联网的内涵起源是使用RFID技术标识客观物体,无线传感网是在原有物联网EPC系统上尽心扩展,是物联网的一部分
什么是互联网,与物联网有什么不同

互联网是有多个计算机网络按照一定的协议组成的国际计算机网络。是由全球计算机网络连接而成的。互联网是以计算机网络为核心,而构建的网络,主要解决人与人之间的连接。互联网是物品识别和感知技术结合,而产生的新的网络主要解决物与物之间的连接
什么是传感网?

随机分布的集成有传感器、数据处理单元、和通信单元的微小节点,通过自组织的方式构建网络。
什么是M2M?

是一种以机器终端智能交互为核心,网络化的应用和服务。
什么是CPS?

信息物理系统 作为计算机进程,和物理进程的统一体,是集成计算通信,与控制与一体 的下一代智能系统。
为什么说网络在向泛在化演进?

网路将无所不在,无所不包,无所不能

遗传算法优化BP神经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,常用于模式识别和预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案转化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组神经网络参数(权重和阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用神经网络模型进行训练和预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值