基于G-Means的中醫(yī)藥可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)匯聚方法研究
發(fā)布時(shí)間:2022-01-23 01:39
目的主要研究高效的數(shù)據(jù)匯聚方法,以減少中醫(yī)藥可穿戴設(shè)備節(jié)點(diǎn)的能量消耗,并延長(zhǎng)中醫(yī)藥可穿戴設(shè)備網(wǎng)絡(luò)的生存周期。方法通過(guò)G-Means算法,按照中醫(yī)可穿戴設(shè)備節(jié)點(diǎn)的地理位置,將節(jié)點(diǎn)劃分為多個(gè)服從高斯分布的簇集。根據(jù)節(jié)點(diǎn)的剩余能量與地理位置為所有簇集內(nèi)可穿戴設(shè)備節(jié)點(diǎn)分配權(quán)重,所計(jì)算的權(quán)重值為每個(gè)簇集選取合適的簇頭節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)經(jīng)簇頭節(jié)點(diǎn)收集并匯聚至中醫(yī)醫(yī)生觀測(cè)平臺(tái)。結(jié)果文中的方法在場(chǎng)景1與場(chǎng)景2中所有節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)前100輪的平均能耗分別為0.0262 J與0.0555 J,比同類型方法均降低10%以上。文中所提方法在場(chǎng)景1與場(chǎng)景2下首個(gè)節(jié)點(diǎn)的失效時(shí)間為910輪與849輪,比同類型方法均延長(zhǎng)10%以上。結(jié)論高效中醫(yī)藥可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)匯聚方法優(yōu)化中醫(yī)藥可穿戴設(shè)備網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),提高設(shè)備節(jié)點(diǎn)的能效性,并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存周期。
【文章來(lái)源】:世界科學(xué)技術(shù)-中醫(yī)藥現(xiàn)代化. 2020,22(06)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【部分圖文】:
LEACH的分簇結(jié)構(gòu)
國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者致力于研究傳感器設(shè)備節(jié)點(diǎn)的高效分簇算法,以最大化網(wǎng)絡(luò)的生存周期[8-9]。Heinzelman等[10]提出的LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy,低能耗自適應(yīng)分簇層次算法)是最著名的基于分簇的層次路由協(xié)議。該協(xié)議將網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間分成多個(gè)等長(zhǎng)的時(shí)間段,每個(gè)時(shí)間段稱之為輪。在每一輪內(nèi),所有節(jié)點(diǎn)通過(guò)一個(gè)概率來(lái)判斷自己是否成為簇頭節(jié)點(diǎn)。成為簇頭的節(jié)點(diǎn)通過(guò)廣播自己的信息來(lái)通知周?chē)?jié)點(diǎn)加入其所在的簇集。有些學(xué)者在LEACH方法的基礎(chǔ)上針對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋄11]與簇頭選取策略[12]進(jìn)行改進(jìn)。Neto等[13]提出一種多跳簇頭模型,采用從下到上的策略,依次為每一層生成相應(yīng)的簇頭,最終得到一個(gè)多層結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)。Batr等[14]提出一種基于MAC(Medium Access Control,媒體訪問(wèn)控制)層消息的簇頭選擇算法LEACH-MAC,該算法根據(jù)MAC層消息將所有傳感器設(shè)備節(jié)點(diǎn)按剩余能量大小排序,剩余能量大的節(jié)點(diǎn)具有更高概率被選舉成為簇頭。然而,這種算法只考慮剩余能量,忽略了節(jié)點(diǎn)的地理位置因素。本文提出一種基于G-Means算法[15]的中醫(yī)藥可穿戴設(shè)備分簇方法,通過(guò)G-Means算法對(duì)可穿戴設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇,使節(jié)點(diǎn)的采集數(shù)據(jù)按照高效成簇的方式傳輸,并將剩余能量更高的節(jié)點(diǎn)作為簇頭收集簇成員節(jié)點(diǎn)信息,優(yōu)化設(shè)備節(jié)點(diǎn)的能量?jī)?chǔ)備,從而延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)的生存時(shí)間。
簇頭選舉
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]《中醫(yī)藥法》背景下中醫(yī)師承體系優(yōu)化芻議[J]. 孫東東,周亮亮,田侃. 中國(guó)衛(wèi)生事業(yè)管理. 2018(08)
[2]5款智能運(yùn)動(dòng)手環(huán)健康管理的實(shí)效性比較[J]. 蘇水軍,楊管,莊維友,余金虹,吳東明. 體育學(xué)刊. 2018(03)
[3]為實(shí)現(xiàn)《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》的偉大目標(biāo)而共同努力[J]. 周士枋. 中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志. 2017(01)
[4]中醫(yī)藥快速發(fā)展背景下的綜合醫(yī)科大學(xué)傳統(tǒng)中醫(yī)教學(xué)改革[J]. 肖煒,徐劍焜,孫曉敏,戴嬌嬌,曲姍姍,鐘正,黃泳. 時(shí)珍國(guó)醫(yī)國(guó)藥. 2016(12)
[5]谷歌眼鏡在外科領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀及前景[J]. 李聞達(dá),陳亞進(jìn). 中國(guó)實(shí)用外科雜志. 2014(05)
本文編號(hào):3603332
【文章來(lái)源】:世界科學(xué)技術(shù)-中醫(yī)藥現(xiàn)代化. 2020,22(06)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【部分圖文】:
LEACH的分簇結(jié)構(gòu)
國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者致力于研究傳感器設(shè)備節(jié)點(diǎn)的高效分簇算法,以最大化網(wǎng)絡(luò)的生存周期[8-9]。Heinzelman等[10]提出的LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy,低能耗自適應(yīng)分簇層次算法)是最著名的基于分簇的層次路由協(xié)議。該協(xié)議將網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間分成多個(gè)等長(zhǎng)的時(shí)間段,每個(gè)時(shí)間段稱之為輪。在每一輪內(nèi),所有節(jié)點(diǎn)通過(guò)一個(gè)概率來(lái)判斷自己是否成為簇頭節(jié)點(diǎn)。成為簇頭的節(jié)點(diǎn)通過(guò)廣播自己的信息來(lái)通知周?chē)?jié)點(diǎn)加入其所在的簇集。有些學(xué)者在LEACH方法的基礎(chǔ)上針對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋄11]與簇頭選取策略[12]進(jìn)行改進(jìn)。Neto等[13]提出一種多跳簇頭模型,采用從下到上的策略,依次為每一層生成相應(yīng)的簇頭,最終得到一個(gè)多層結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)。Batr等[14]提出一種基于MAC(Medium Access Control,媒體訪問(wèn)控制)層消息的簇頭選擇算法LEACH-MAC,該算法根據(jù)MAC層消息將所有傳感器設(shè)備節(jié)點(diǎn)按剩余能量大小排序,剩余能量大的節(jié)點(diǎn)具有更高概率被選舉成為簇頭。然而,這種算法只考慮剩余能量,忽略了節(jié)點(diǎn)的地理位置因素。本文提出一種基于G-Means算法[15]的中醫(yī)藥可穿戴設(shè)備分簇方法,通過(guò)G-Means算法對(duì)可穿戴設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇,使節(jié)點(diǎn)的采集數(shù)據(jù)按照高效成簇的方式傳輸,并將剩余能量更高的節(jié)點(diǎn)作為簇頭收集簇成員節(jié)點(diǎn)信息,優(yōu)化設(shè)備節(jié)點(diǎn)的能量?jī)?chǔ)備,從而延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)的生存時(shí)間。
簇頭選舉
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]《中醫(yī)藥法》背景下中醫(yī)師承體系優(yōu)化芻議[J]. 孫東東,周亮亮,田侃. 中國(guó)衛(wèi)生事業(yè)管理. 2018(08)
[2]5款智能運(yùn)動(dòng)手環(huán)健康管理的實(shí)效性比較[J]. 蘇水軍,楊管,莊維友,余金虹,吳東明. 體育學(xué)刊. 2018(03)
[3]為實(shí)現(xiàn)《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》的偉大目標(biāo)而共同努力[J]. 周士枋. 中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志. 2017(01)
[4]中醫(yī)藥快速發(fā)展背景下的綜合醫(yī)科大學(xué)傳統(tǒng)中醫(yī)教學(xué)改革[J]. 肖煒,徐劍焜,孫曉敏,戴嬌嬌,曲姍姍,鐘正,黃泳. 時(shí)珍國(guó)醫(yī)國(guó)藥. 2016(12)
[5]谷歌眼鏡在外科領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀及前景[J]. 李聞達(dá),陳亞進(jìn). 中國(guó)實(shí)用外科雜志. 2014(05)
本文編號(hào):3603332
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/jisuanjikexuelunwen/3603332.html
最近更新
教材專著