主要对标签防冲突的问题进行研究,阐述了已有的分组算法原理,并分析其仍存在的可改进的地方,将标签分布特点与数据结构原型进行有机结合,提出相应的改进方案。引入了抽样和训练规则的概念,经过对分组过程的研究,找出帧长调整的规律性变化,提出了基于标签分组的DFSA抽样训练规则防冲突算法。通过实验仿真,充分体现了该方法在保证现有识别率的情况下,能够有效减少系统功耗,降低识别过程中的计算复杂度,缩短识别时间。
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