K-均值聚类模糊逻辑数据融合改进算法研究

发布时间：2018-11-18 07:26

【摘要】：针对无线传感网(WSN)数据融合中基于模糊逻辑的加权融合算法融合结果误差偏大的问题,提出了一种基于K-均值聚类的改进的模糊逻辑加权融合算法.首先运用K-均值聚类的思想分析收集到的原始误差数据,去除算法认为不可靠的数据,用余下的有效数据对修正模糊逻辑算法求得加权因子,并与节点测量数据加权平均求值,得到最终融合值.实验证明:通过与其它同类的加权融合算法比较,该改进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.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院;太原理工大学信息工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金资助项目(2012011013-4) 山西省高等学校留学回国人员科研资助项目(晋教外[2011]号) 山西省普通高校特色重点学科建设资助项目
【分类号】：TP212.9;TN929.5;TP202

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2339311