杨宜辰
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：安徽理工大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于渐消卡尔曼滤波的井下人员定位模型研究被引量：4
- 2014年
- 对井下人员的准确定位是煤矿安全生产的必要条件之一,也是当前的研究热点问题.传统的定位算法精度较低,为了达到准确定位的目的,文章以无线传感网络中基于RSSI测距算法为基础,利用最大似然估计定位算法及渐消卡尔曼滤波算法,提出新的井下人员定位模型,并进行仿真实验;实验结果表明,相同实验环境下,该模型的定位误差在1 m左右,精度达到96%以上,均优于传统定位算法;该模型能够精确地对未知节点进行定位,验证了其有效性及正确性.
- 杨宜辰李敬兆詹林
- 关键词：RSSI卡尔曼滤波
- 基于机器学习的网络流量分类技术研究与应用
- 随着信息技术的蓬勃发展，种类繁多的互联网应用产生的大量流量占用了很多网络资源，在给服务质量带来巨大挑战的同时也给互联网安全产生负面影响。为了高效地利用网络资源并为网络管理者提供有效的管控手段，以辨别应用层协议为目的的网络...
- 杨宜辰
- 关键词：网络流量支持向量机
- 文献传递
- 基于样本缩减的支持向量机在流分类中的应用
- 2014年
- 网络流量分类对提高网络服务质量有着非常重要的作用。基于机器学习的网络流量分类中,海量的样本为训练带来了效率瓶颈。论文介绍了SVM算法原理,建立基于改进类别质心的样本缩减策略,并进行实验验证。结果表明,利用缩减样本的SVM训练时间仅为在原样本下训练时间的2%,且分类精度基本不变,证明了样本缩减策略的可行性和有效性。
- 杨宜辰李敬兆詹林
- 关键词：网络流量分类支持向量机
