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无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术，能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，并对其进行处理，传送到所需用户。节点定位问题属于传感器网络支撑技术，是传感器网络进行目标识别、监控、跟踪等众多应用的前提，也是传感器网络研究中的热点问题之一。 本文在查阅大量相关文献的基础上，介绍了基于无线传感器网络定位技术的国内外研究现状，对无线传感器网络相关技术做了整体概述，并综述了无线传感器网络定位算法的性能评价标准和分类方法。基于应用的简单高效考虑，本文着重研究了几种典型的适用于大规模无线传感器网络的定位算法，包括Sum-dist，DV-Hop，Euclidean。这三种算法的共同特点是：自组织，鲁棒性强，能量高效性，分布式计算。仿真实验结果显示了各种算法在不同场景下的定位误差情况，同时也对不同的网络环境参数对网络定位性能的影响做出了分析。指出了三种算法各自的优势与不足，给出了它们分别适用场合的建议。 然后，本文重点对DV-Hop算法进行了研究与改进，针对DV-Hop算法在具体应用中存在的平均每跳距离误差大，定位精度不够等问题，提出了一种基于DV-Hop的改进算法RW-DV-Hop，给出了算法的基本原理和在OMNeT++仿真环境下的实现方法，并进行了仿真实验和性能评价，结果验证了算法的有效性。

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资源描述给定n个矩阵{A1，…，An}，其中Ai和Ai+1可乘，i=1,2,…,n-1。考察矩阵连乘积加括弧的方式数。 如四个矩阵连乘积A1A2A3A4，共有五种不同的加括弧方式： ( A1 ( A2 ( A3 A4 ) ) ) ( A1 ( ( A2 A3 ) A4 ) ) ( ( A1A2 ) ( A3 A4 ) ) ( A1 ( A2 A3 ) A4 ) ( ( ( A1 A2 ) A3 ) A4 ) 输入示例： 4 输出示例： 5

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资源描述制定构建一个2个隐层的神经网络，输入有500维，输出有10维，中间两个隐层到节点数分别为50和20，最后一层使用softmax压缩输出使之具有概率意义。