导读:本文包含了泰勒级数神经网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:室内定位,BP神经网络,RSSI(Received,Signal,Strength,Indicator),ZigBee
泰勒级数神经网络论文文献综述
张会清,石晓伟,邓贵华,高学金,任明荣[1]（2012）在《基于BP神经网络和泰勒级数的室内定位算法研究》一文中研究指出在研究分析室内无线信号传播特性和传统的室内定位算法的基础上,提出了用BP神经网络来拟合室内无线信号传播模型,避免了对无线信号传播模型中参数A和n的不精确估计.在训练完成的BP神经网络的输入层输入接收信号强度值RSSI(Received Signal Strength Indicator),在输出层即可得到对应的距离值,再利用泰勒级数展开法确定盲节点的坐标位置.最终通过Matlab仿真和ZigBee平台实验验证了算法的可行性和有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2012年09期）
张宝军,毛永毅[2]（2009）在《基于RBF神经网络的泰勒级数展开定位算法》一文中研究指出泰勒序列展开定位算法在视距(LOS)环境下有着较好的定位精度,但是在非视距(NLOS)环境下,泰勒序列展开定位算法的定位精度大大下降。为了减小NLOS传播的影响,提出了基于RBF神经网络的泰勒序列展开定位算法。利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,对NLOS传播的误差进行修正,再利用泰勒序列展开定位算法进行定位。仿真结果表明,该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于泰勒序列展开定位算法、Chan算法和LS算法。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年15期）
马强[3]（2009）在《基于泰勒级数实现的新型神经网络集的研究》一文中研究指出随着智能科学的发展,人类不断的探索着大脑的奥秘。人脑是人体中最复杂的部分,有人认为也是宇宙中已知的最为复杂的组织结构。为了进一步揭示人类智能的本质,需要将生物学与信息学结合,促进对人类大脑的研究。同时现代计算机在学习认知,记忆联想,推理判断等很多方面的信息处理能力远远达不到人类大脑水平,这种矛盾促使科学家们寻找新的出路,自然而然的走向了对大脑机理的探究,于是当脑科学与信息科学碰撞时便产生了神经网络。神经网络的发展不仅可以促使智能科学获得长足发展,满足科学研究的诉求,也促使了机器智能化的发展,满足工程的诉求。因此对于神经网络有必要进行学习,研究和创新。本文首先对神经网络的基本理论做一个概述,在此基础上比较深入的剖析神经网络的本质,在掌握了神经网络数学上的本质后,从前向神经网络的机理出发结合了泰勒级数的性质、傅立叶级数的性质以及高斯函数的性质而做出了创新,构造出了一个新型的基于泰勒级数实现的神经网络集,以此来深化对神经网络的理论认识和提供新的应用途径。为了配合理论说明,本文抛开股市专业知识,采用简单易懂的股票价格作为实验数据,对几种常见的神经网络以及创新的理论都设计了一些预测领域的实验,从不同的侧面揭示和支持理论。最后对本文进行了总结并对神经网络的前沿进行了展望。(本文来源于《兰州大学》期刊2009-05-01）
泰勒级数神经网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
泰勒序列展开定位算法在视距(LOS)环境下有着较好的定位精度,但是在非视距(NLOS)环境下,泰勒序列展开定位算法的定位精度大大下降。为了减小NLOS传播的影响,提出了基于RBF神经网络的泰勒序列展开定位算法。利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,对NLOS传播的误差进行修正,再利用泰勒序列展开定位算法进行定位。仿真结果表明,该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于泰勒序列展开定位算法、Chan算法和LS算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
泰勒级数神经网络论文参考文献
[1].张会清,石晓伟,邓贵华,高学金,任明荣.基于BP神经网络和泰勒级数的室内定位算法研究[J].电子学报.2012
[2].张宝军,毛永毅.基于RBF神经网络的泰勒级数展开定位算法[J].计算机工程与应用.2009
[3].马强.基于泰勒级数实现的新型神经网络集的研究[D].兰州大学.2009
标签：室内定位; BP神经网络; RSSI(Received; Signal; Strength; Indicator); ZigBee;