蝙蝠算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合

发布时间：2017-10-19 08:08

  本文关键词：蝙蝠算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合

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【摘要】：为了降低无线传感器网络数据间的冗余性,提高数据传输量和降低通信能耗,提出一种蝙蝠算法优化神经网络算法的数据融合策略。首先每个簇首节点接收该区域的各传感器节点检测到的数据,然后采用蝙蝠算法优化BP神经网络进行数据融合,最后采用仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,本文算法节省了感知节点的能量消耗,延长了无线传感器网络的生命周期时间,提高数据融合的精度。
【作者单位】： 周口师范学院计算机科学与技术学院;
【关键词】： 无线传感器网络 数据融合 蝙蝠算法 BP神经网络
【基金】：河南省基础与前沿技术研究项目(142300410339;132300410479)
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是一种由大量的传感器节点组成的一个多跳无线感知网络,在国防军事、医院健康监护、环境监测、工业和海洋应用等领域广泛地应用[1]。由于传感器节点的监测范围互相重叠,数据之间相关性和冗余性比较严重,导致基站节点能源浪费,对

【参考文献】

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本文编号：1059980