作者：王浩云,刘佼佼,方贺贺,任守纲,徐焕良 单位：重庆西南信息有限公司 出版：《计算机科学》2014年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJA2014050220 DOC编号：DOCJSJA2014050229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于改进K-means算法的WSN簇头节点数据融合》PDF+DOC2015年第S1期 高红菊,刘艳哲,陈莎 《城市水资源监测的WSN拓扑控制改进算法》PDF+DOC2017年第03期 齐华,耿原田,刘军 《WSN中一种新颖的基于预测机制的事件检测容错算法》PDF+DOC2018年第04期 刘耿耿,郭文忠,洪伟 《WSN中一种改进的目标跟踪方法》PDF+DOC2012年第04期 寿向晨,杜嘉迪 《WSN数据融合中的隐私保护技术研究》PDF+DOC2012年第15期 许建,杨庚,陈正宇,王海勇,杨震 《一种基于预测的WSN非均衡分簇路由算法》PDF+DOC2010年第08期 李捷,韩志杰 《基于PEGASIS的改进型WSN路由协议》PDF+DOC2010年第19期 陈慧娜,唐明浩 《一种基于ARMA的WSN非均衡分簇路由算法》PDF+DOC2010年第04期 韩志杰,王汝传,凡高娟,肖甫 《基于便利因子的WSN簇生成算法》PDF+DOC2010年第05期 高景菊,刘玉华,朱龙泉,李玉玲 《基于改进蚁群算法的WSN分簇路由机制研究》PDF+DOC2014年第09期 赵宏,王灵霞

    • 提出了一种适用于无线传感器网络的三层多维事件协作检测算法。传感器节点通过计算均值向量序列的相似度发现异常，并通过投票机制确认事件发生。簇头节点根据边界向量序列的相似度，利用改进的K均值聚类算法对多维事件数据进行分类和合并。汇聚节点利用事件属性数据的概率分布，匹配检测出事件的类型。理论分析和仿真试验的结果表明：与传统集中式的事件检测算法相比，该算法能在噪声干扰下提高对多维事件的检测精度，降低算法的通信量和计算复杂度，延长网络的生存时间。

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