随着物联网技术的飞速发展与广泛部署,物联网领域的应用需求逐步从“万物互联”转变成“人-机-物”的感知融合.在众多感知技术之中,射频识别技术(radio frequency identification,RFID)作为物联网领域的核心技术之一,由于标签的轻量级...
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随着物联网技术的飞速发展与广泛部署,物联网领域的应用需求逐步从“万物互联”转变成“人-机-物”的感知融合.在众多感知技术之中,射频识别技术(radio frequency identification,RFID)作为物联网领域的核心技术之一,由于标签的轻量级、可标记、易部署等特征,成为“无源感知”的重要媒介.为深入剖析无源感知的研究方法,了解当前无源感知的研究进展,以基于RFID的无源感知研究为主要切入点,根据感知研究的一般流程,从感知渠道、感知方法、感知范畴以及感知应用这4个层面对近年来基于RFID的无源感知研究工作进行阐述和分析.我们着重在各个层面上分析相关技术的研究进展,比较不同技术在感知应用中的优势和劣势,总结当前阶段无源感知的主要研究趋势,并对未来发展方向进行展望.
贝叶斯网络由于其强大的不确定性推理能力和因果可表示性越来越受到研究者的关注。从数据中学习一个贝叶斯网络结构被称为NP-hard问题。其中,针对K2算法强依赖于变量拓扑序的问题,提出了一种组合变量邻居集和v-结构信息的K2改进学习方法TSK2(Two-Step Search Strategy of K2)。该方法有效减小了序空间搜索规模,同时避免了过早陷入局部最优。具体而言,该方法在约束算法定向规则的启示下,借助识别的v-结构和邻居集信息可靠调整汇点的邻居在序中的位置;其次,在贝网基本组成结构的启发下,借助变量邻居集信息,通过执行顺连、分连、汇连3个基本结构的搜索,准确修正父节点与子节点的序位置,获得最优序列。实验结果表明,在Asia和Alarm网络数据集上,与对比方法相比,所提算法的准确率得到显著提升,可以获得更准确的网络结构。
概念漂移是流数据的主要特征之一,如何检测概念漂移的发生以及调整预测模型去适应概念漂移现象备受研究者的关注.目前有关概念漂移的大多数算法仅仅针对单一类型的概念漂移检测,并且需限制输入数据服从某一分布,所以在检测多种类型概念漂移时效果不理想.提出一种在线集成自适应算法(KSHPR),在自适应随机森林(Adaptive Random Forests,ARF)算法和流随机补丁(Streaming Random Patch,SRP)算法的基础上进行优化改进,采用非参数检验与滑动窗口相结合的策略进行概念漂移检测,降低窗口平均值对算法性能的影响,并以此为基础建立四个基学习者的集成学习模型,根据基学习者预测准确率,动态分配权值,有效解决流式数据中学习模型精度低的问题.实验证明,提出的算法在真实数据集和合成数据集中均表现优良,与其他算法相比,该算法的稳定性、分类准确性与多类型概念漂移适应能力均有所提升.
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