作者：梁小晓,曹莉,韦崇岗,乐英高 单位：大连组合机床研究所:中国机械工程学会生产工程分会 出版：《组合机床与自动化加工技术》2015年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZHJC2015030180 DOC编号：DOCZHJC2015030189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对物联网感知层节点故障诊断问题，提出基于蚁群聚类优化RBF神经网络的WSNs节点故障诊断算法。将从节点硬件模块故障和节点故障率对故障诊断精度的影响两个方面研究WSNs节点故障诊断。将改进的蚁群聚类优化RBF神经网络的初始权值应用到WSNs节点故障诊断研究中。利用蚁群算法并行寻优特性和自适应调整挥发系数特征作为聚类算法来确定RBF神经网络初始权值，同时采用裁剪约简RBF神经网络隐含层、优化网络结构。通过实验结果表明，基于蚁群聚类优化RBF神经网络的WSNs节点故障诊断方法能准确实现感知节点的故障诊断，与其它方法相比具有更高的诊断精度。

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