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一种改进的基于神经网络的WSN数据融合算法

发布时间:2018-03-02 01:26

  本文关键词: 无线传感网络 数据融合 神经网络 权值 阈值 出处:《计算机测量与控制》2014年02期  论文类型:期刊论文


【摘要】:为降低无线传感网络的能量消耗,提出了一种基于神经网络的数据融合改进算法(NBPNA),该算法将无线传感网络的分簇路由协议与BP神经网络结合起来,通过神经网络方法对簇内节点采集到的信息进行数据拟合,提取训练拟合好的权值与阈值,把其作为信息融合值传输;同时再通过将上一次拟合好的权值与阈值赋予下一次网络训练来减少神经网络的训练步数,减少网络训练所需的耗能;通过实验验证,该算法可有效减少网络通信量,降低节点能耗,延长网络寿命,同时还验证了本算法在环境监测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.
【作者单位】: 太原理工大学信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金赞助项目(61072087) 山西省科技攻关项(20120313013-6)
【分类号】:TP212.91;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:1554451

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