一种基于深度学习模型的数据融合处理算法

发布时间：2019-01-23 19:52

【摘要】：针对无线传感器网络传统数据融合算法效率较低、处理高维数据困难问题,提出一种基于深度学习模型的卷积神经网络结构实现数据融合的算法CNNMDA.算法首先在汇聚节点对构建的特征提取模型CNNM进行训练,然后各终端节点通过CNNM提取原始数据特征,最后向汇聚节点发送融合后的数据,从而减少数据传输量,延长网络寿命.仿真实验表明,CNNMDA与同类融合算法相比,在同样数据量的情况下能够大幅降低网络能耗,并有效提升了数据融合效率与准确度.
[Abstract]:In view of the low efficiency of traditional data fusion algorithm in wireless sensor networks and the difficulty in dealing with high dimensional data, a convolution neural network structure based on deep learning model (CNNMDA.) is proposed to realize data fusion. The algorithm first trains the constructed feature extraction model (CNNM) at the convergence node, then the terminal nodes extract the original data features through CNNM, and finally send the merged data to the convergent node, thus reducing the amount of data transmission and prolonging the network life. Simulation results show that compared with similar fusion algorithms, CNNMDA can greatly reduce the network energy consumption and improve the efficiency and accuracy of data fusion in the case of the same amount of data.
【作者单位】： 天津科技大学计算机科学与信息工程学院;
【基金】：天津市教委重大项目(2014ZD22)
【分类号】：TN929.5;TP183;TP212.9

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本文编号：2414137