本文選題：無線傳感網(wǎng)　切入點：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《計算機應用研究》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對無線傳感網(wǎng)感知數(shù)據(jù)中含有大量無效或冗余數(shù)據(jù)的現(xiàn)象,提出了一種基于TEEN協(xié)議和BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合模型。該模型利用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述簇結(jié)構(gòu),通過TEEN閾值過濾非必要信息,在簇結(jié)構(gòu)信息傳輸過程中運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能函數(shù)處理大量感知數(shù)據(jù),從中提取感知數(shù)據(jù)的特征值并轉(zhuǎn)發(fā)至匯聚節(jié)點。實驗仿真表明,該模型無論在數(shù)據(jù)通信量、使用壽命及網(wǎng)絡(luò)消耗上都優(yōu)于TEEN協(xié)議,在降低網(wǎng)絡(luò)通信量和網(wǎng)絡(luò)能耗的同時提升了網(wǎng)絡(luò)的使用壽命,大大提升了數(shù)據(jù)采集的效率和性能。
[Abstract]:In this paper, a data fusion model based on TEEN protocol and BP(back propagation neural network is proposed to deal with the phenomenon that there are a lot of invalid or redundant data in the perceptual data of wireless sensor network. The model uses three-layer BP neural network to describe the cluster structure. The non-essential information is filtered by TEEN threshold, and a large number of perceptual data are processed by neural network function in the process of transmission of cluster structure information. The eigenvalues of perceptual data are extracted and forwarded to the convergent node. The model is superior to the TEEN protocol in terms of data traffic, service life and network consumption. It reduces the network traffic and network energy consumption and improves the network service life, and greatly improves the efficiency and performance of data acquisition.
【作者單位】： 南京信息工程大學計算機與軟件學院;南京信息工程大學信息化建設(shè)與管理處;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61402236,61373064) 江蘇省“六大人才高峰”項目(2015-DZXX-015,2013-DZXX-019) 江蘇省產(chǎn)學研前瞻性聯(lián)合研究項目(BY2014007-2) 公益性行業(yè)(氣象)科研專項資助項目(GYHY201106037) 江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室開放基金資助項目(KYQ1309)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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