發(fā)布時間：2018-03-02 01:26

  本文關(guān)鍵詞： 無線傳感網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)融合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 權(quán)值 閾值　出處：《計算機測量與控制》2014年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為降低無線傳感網(wǎng)絡(luò)的能量消耗,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合改進(jìn)算法(NBPNA),該算法將無線傳感網(wǎng)絡(luò)的分簇路由協(xié)議與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對簇內(nèi)節(jié)點采集到的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,提取訓(xùn)練擬合好的權(quán)值與閾值,把其作為信息融合值傳輸;同時再通過將上一次擬合好的權(quán)值與閾值賦予下一次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步數(shù),減少網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的耗能;通過實驗驗證,該算法可有效減少網(wǎng)絡(luò)通信量,降低節(jié)點能耗,延長網(wǎng)絡(luò)壽命,同時還驗證了本算法在環(huán)境監(jiān)測等方面的可行性和有效性。
[Abstract]:In order to reduce the energy consumption of wireless sensor networks, an improved data fusion algorithm based on neural network is proposed, which combines the clustering routing protocol of wireless sensor networks with BP neural networks. Through the neural network method, the information collected from the cluster nodes is fitted, and the weights and thresholds of the training fitting are extracted and transmitted as the information fusion values. At the same time, the last fitting weight and threshold are assigned to the next network training to reduce the number of training steps of neural network and reduce the energy consumption of network training. The experimental results show that the algorithm can effectively reduce the network traffic. At the same time, the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm in environmental monitoring are also verified by reducing the node energy consumption and prolonging the network life.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金贊助項目(61072087) 山西省科技攻關(guān)項(20120313013-6)
【分類號】：TP212.91;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1554451