简介:通过分析ZigBee协议中Cluster—Tree和AODVjr算法的优缺点,提出一种基于Cluster—Tree+AODvjr的优化路由算法。该算法利用ZigBee协议中的邻居表,通过定义分区来确定目的节点的范围,从而控制广播RREQ分组的跳数,防止无效的RREQ泛洪。此优化算法能够有效地减小路由跳数,缩短传输时延,减少网络中死亡节点的数量,提高数据传送的成功率。
简介:随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度。