Journal of Shanghai Jiao Tong University ›› 2016, Vol. 50 ›› Issue (8): 1323-1330.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.08.028
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吕红芳, 顾幸生
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Abstract: 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.
Key words: 无线传感器网络, 蚁群算法, 神经网络, 信息融合
吕红芳, 顾幸生. 基于蚁群神经网络的两级信息融合算法[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2016, 50(8): 1323-1330.
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