本文關(guān)鍵詞：基于稀疏濾波的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合

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【摘要】：在無線傳感無器網(wǎng)絡(luò)中,為了提高數(shù)據(jù)融合算法的性能,設(shè)計了一種基于深度學(xué)習(xí)的二值化層疊稀疏濾波模型(BSSFM),BSSFM將若干稀疏濾波器層疊并對權(quán)值參數(shù)進(jìn)行二值化從而能快速有效的提取高維數(shù)據(jù)特征,之后將BSSFM和分簇協(xié)議相結(jié)合提出數(shù)據(jù)融合算法BSSFMDA,BSSFMDA首先在匯聚節(jié)點(diǎn)逐層訓(xùn)練BSSFM并對網(wǎng)絡(luò)分簇,簇節(jié)點(diǎn)利用BSSFM進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取,之后簇首將分類融合后的特征發(fā)送至匯聚節(jié)點(diǎn)。仿真實驗表明,和SOFMDA等算法相比,BSSFMDA在模型訓(xùn)練時間、特征提取速度、正確率以及節(jié)點(diǎn)能耗等方面的表現(xiàn)均更加優(yōu)異。
【作者單位】： 閩江學(xué)院物理學(xué)與電子信息工程系;
【關(guān)鍵詞】： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)融合 深度學(xué)習(xí) 稀疏濾波
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51277091) 福建省科技計劃重點(diǎn)(2011H0017) 福建省教育廳科技計劃(JA12263) 福州市科技計劃(2013-G-86)項目
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言近年來無線傳感無器網(wǎng)絡(luò)(WSN)已發(fā)展為具備目標(biāo)識別、圖像處理等復(fù)雜功能的多媒體WSN,由此帶來的挑戰(zhàn)是傳感器節(jié)點(diǎn)需要在資源受限的情況下處理音頻/圖像等高維數(shù)據(jù),因此使用數(shù)據(jù)融合技術(shù)就顯得十分重要。數(shù)據(jù)融合通過對節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、分類并融合同類特征來消除數(shù)

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：842210