刘伟
- 作品数：7 被引量：16H指数：2
- 供职机构：桂林理工大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西研究生教育创新计划项目广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信建筑科学更多>>
- 《无线传感器网络》实验课程教学改革探析被引量：5
- 2019年
- 物联网技术的快速发展使得《无线传感器网络》这一物联网本科专业学生必修的专业课程的重要性日渐突出。《无线传感器网络》是一门复杂的交叉学科,涉及计算机、微电子,传感器、网络、通信、信号处理等诸多学科和领域,其教学内容如果仅仅依靠授课教师在课堂上进行理论课程的讲解,学生对本学科知识的理解和接受存在很大困难,无法调动学生的学习兴趣。所以无线传感器实验课程是其教学内容的重要组成部分。本文对无线传感器网络实验课程的教学进行分析和探讨,提出了几点意见和建议。加强学生对课程理论的理解和实践能力,以提高《无线传感器网络》的教学效果。
- 刘伟刘亚荣李卓徐丹彤
- 关键词：无线传感器教学改革实验教学课堂教学
- 基于改进麻雀搜索算法优化的RSSI定位
- 2024年
- 针对传统接收信号强度指示(RSSI)测距受环境中不同因素干扰,导致定位精度不高的问题,提出基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化的RSSI定位算法。首先,通过混合滤波对RSSI值优化处理,剔除异常值并消除波动,RSSI测距模型将滤波后可靠的信号值换算为距离。其次,对基础麻雀搜索算法(SSA)进行改进,得到未知节点的精确坐标。实验结果表明:与另一种ISSA及粒子群优化万有引力搜索算法(PSOGSA)混合定位算法相比,该算法具有更高的定位精度。
- 刘博李卓刘伟刘伟
- 关键词：无线传感器网络接收信号强度指示混合滤波
- 基于差分进化改进混合核极限学习机的指纹定位
- 2024年
- 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)指纹定位泛化性能弱、鲁棒性差等问题,提出一种改进的差分进化算法优化混合核极限学习机的指纹定位方法。该方法利用改进型的Logistic混沌映射提高差分进化算法全局搜索的能力,同时利用动态控制参数法避免差分进化算法陷入局部最优,然后通过改进差分进化算法自适应调整混合核极限学习机的参数,提高训练效率。在线阶段,利用混合核函数提高极限学习机的学习性能和泛化性能,并引入L1惩罚函数防止过拟合。其泛化能力相较于单一核极限学习机提升明显。该方法有92%的测试点定位误差小于0.5 m,平均误差相较于加权K近邻法(weighted Knearest neighbor,WKNN)降低了32.6%。
- 韦嘉恒刘伟刘伟刘博王智豪
- 关键词：LOGISTIC混沌映射差分进化算法
- 《大学计算机基础》教学改革探析
- 2019年
- 当今时代是信息时代,随着计算机技术的迅猛发展使得计算机应用已经融入到人们生活中的方方面面。所以当代大学生对计算机知识的了解以及对计算机操作能力的培养就显得尤为重要。《大学计算机基础》作为大学非计算机专业的公共必修基础课,其课程的重要性也日益突出。而传统的《大学计算机基础》教学存在很多弊端,难以达到教学目标,本文从教学内容、教学方法等方面对课程教学提出几点建议。
- 李卓刘伟徐丹彤
- 关键词：大学计算机基础教学内容教学方法
- 智能门禁系统设计被引量：2
- 2020年
- 本文设计了一种以STC89C52为主控芯片的智能门禁系统。该系统通过指纹和射频卡两种方式开锁,并具有对非法用户的声光报警功能。此外,通过管理员模式,可以实现对用户射频卡信息、指纹信息的录入与注销。该系统具有成本低、安全性高、功耗低、使用便捷等优点。
- 华凯楠刘伟
- 关键词：STC89C52单片机矩阵键盘射频指纹识别液晶显示
- 电子电路基本实验与课程设计衔接问题的探索被引量：1
- 2017年
- 教学计划中电子电路各实践环节的的设置受到学时数等各种限制,各实践环节之间出现跨度过大、衔接不好等问题,致使创新实践教学达不到预期的效果。通过探索与实践,提出了在两实践环节之间增设若干实践小环节的方法,使学生的实践活动由易至难循序渐进,减小学生畏难情绪,提高学生实践参与度。
- 杨晓斐刘伟刘亚荣
- 关键词：实践教学电子电路课程设计
- 基于SCE-PSO的无线传感器网络节点三维定位方法被引量：8
- 2019年
- 目前,无线传感器网络节点定位算法的研究主要集中在二维空间,对三维定位算法的研究较少。如果将现有的二维定位算法扩展到三维,一些算法很难扩展,另外一些算法虽然可以扩展,但扩展后由于维数的增加,计算复杂度太大。为此,结合粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)和混合复杂进化算法SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)的优点,提出了两个无线传感器网络节点三维定位算法SCE-PSO1和SCE-PSO2。这两个算法保持了PSO算法收敛速度快,受问题维数影响小的优点,同时采用了SCE-UA算法中的洗牌策略,增加了粒子的多样性,改善了PSO算法中的早熟现象,提高了节点定位精度。两个算法的不同在于粒子的速度更新公式,与SCE-PSO1算法相比,SCE-PSO2算法中粒子的速度更新公式增加了各复合形之间的信息共享,因此,SCE-PSO2算法的性能要优于SCE-PSO1算法。仿真分析证明,与原始的PSO算法和SCE-UA算法相比,SCE-PSO1和SCE-PSO2算法具有更高的定位精度。
- 刘伟刘伟杨晓斐杨晓斐
- 关键词：无线传感器网络粒子群算法
