作者:吕红芳,顾幸生 单位:上海交通大学 出版:《上海交通大学学报》2016年第08期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSHJT2016080280 DOC编号:DOCSHJT2016080289 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 为了保证地下车库空气质量的同时尽量降低系统能耗,针对地库环境监测系统,提出了一种基于蚁群神经网络的两级数据融合算法TLIFA-ACOBP,该算法将分簇结构与神经网络模型有效结合,设计了一个基于分簇的无线传感器网络两级数据融合模型.首先运用蚁群优化(ACO)算法对BP神经网络的权值进行优化,并将优化后的蚁群神经网络用于无线传感器网络的信息融合.通过对簇成员节点采集到的原始数据进行两级融合处理,只将代表原始数据的少量特征值发送给汇聚节点,大幅度减少节点数据通信量,提高了数据传输效率,同时降低了系统能耗。

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