导读:本文包含了优化近邻点论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线传感器网络,近邻点,接收信号强度指示,差分修正
优化近邻点论文文献综述
王哲,李平[1]（2016）在《近邻点联合测距修正粒子群优化定位算法》一文中研究指出针对在信标节点随机分布的环境中传统测距差分修正定位算法对参考节点选取过于单一,导致测距修正系数误差较大的问题,提出了一种近邻点联合测距修正粒子群优化的定位算法。它利用一种近邻点联合测距修正算法得到未知节点到各信标节点的修正距离,然后通过一种改进的粒子群优化(PSO)算法对定位结果进行优化,得到未知节点的估计位置。仿真结果表明:改进定位算法与传统算法相比,有效地提高了定位精度和稳定性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2016年08期）
汪斌,周辉[2]（2007）在《基于相空间优化近邻点的跳频预测方法研究》一文中研究指出提出了一种基于混沌相空间重构理论的优化近邻点局部线性化跳频预测方法。根据相点的总体分布情况以及预测点与周围相点的加权距离确定近邻点,同时剔除“伪近邻点”,进而确定跳频预测方程。实验结果表明:该方法精度高且稳健,性能显着优于一般的预测方法。(本文来源于《装备指挥技术学院学报》期刊2007年02期）
张智晟,孙雅明,王兆峰,李芳[3]（2003）在《优化相空间近邻点与递归神经网络融合的短期负荷预测》一文中研究指出根据在相空间重构拓扑近邻点的时间演化原理,提出了优化近邻点(optimal neighbor points, ONP)的短期负荷预测(Short-term load forecasting, STLF)法,它可克服伪近邻点在高嵌入维对局域动力学估计的不利影响,以提高预测精度。在此基础上,又提出ONP与递归性时延神经网络(Time Delay Neural Network, TDNN)模型融合的STLF法, 具有动态性能的TDNN是按优化近邻相点的演化轨迹构造,是属于对预测点跟踪的智能辩识动态行为模型。它能增强模型对系统动力学的联想性和泛化能力,使预测精度提高一倍以上。该文经两类不同负荷系统周、日预测仿真测试,证实所研究的预测模型能有效、稳定地提高预测精度,且有高的适应能力,为基于相空间理论预测法用于实际取得有效的进展。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2003年08期）
优化近邻点论文开题报告
（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：
提出了一种基于混沌相空间重构理论的优化近邻点局部线性化跳频预测方法。根据相点的总体分布情况以及预测点与周围相点的加权距离确定近邻点,同时剔除“伪近邻点”,进而确定跳频预测方程。实验结果表明:该方法精度高且稳健,性能显着优于一般的预测方法。
（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。
优化近邻点论文参考文献
[1].王哲,李平.近邻点联合测距修正粒子群优化定位算法[J].传感器与微系统.2016
[2].汪斌,周辉.基于相空间优化近邻点的跳频预测方法研究[J].装备指挥技术学院学报.2007
[3].张智晟,孙雅明,王兆峰,李芳.优化相空间近邻点与递归神经网络融合的短期负荷预测[J].中国电机工程学报.2003