【摘要】：針對無線傳感網(wǎng)(WSN)數(shù)據(jù)融合中基于模糊邏輯的加權(quán)融合算法融合結(jié)果誤差偏大的問題,提出了一種基于K-均值聚類的改進的模糊邏輯加權(quán)融合算法.首先運用K-均值聚類的思想分析收集到的原始誤差數(shù)據(jù),去除算法認為不可靠的數(shù)據(jù),用余下的有效數(shù)據(jù)對修正模糊邏輯算法求得加權(quán)因子,并與節(jié)點測量數(shù)據(jù)加權(quán)平均求值,得到最終融合值.實驗證明:通過與其它同類的加權(quán)融合算法比較,該改進算法的融合精度更高,效果更好.
[Abstract]:An improved fuzzy logic weighted fusion algorithm based on K-means clustering is proposed to solve the problem that the fusion error of weighted fusion algorithm based on fuzzy logic is too large in (WSN) data fusion of wireless sensor networks. Firstly, the original error data collected is analyzed by using the idea of K-means clustering, and the data considered unreliable by the algorithm is removed, and the weighting factor of the modified fuzzy logic algorithm is obtained by using the remaining valid data. The final fusion value is obtained by evaluating the weighted average value with the node measurement data. The experimental results show that the improved algorithm has higher fusion accuracy and better effect than other similar weighted fusion algorithms.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院;太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金資助項目(2012011013-4) 山西省高等學(xué)校留學(xué)回國人員科研資助項目(晉教外[2011]號) 山西省普通高校特色重點學(xué)科建設(shè)資助項目
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP202

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2339311