Journal of Shanghai Jiao Tong University

Journal of Shanghai Jiaotong University >

2016 , Vol. 50 >Issue 8: 1323 - 1330

DOI: https://doi.org/10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.08.028

基于蚁群神经网络的两级信息融合算法

  • 吕红芳 ,
  • 顾幸生
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  • 华东理工大学, 上海电机学院

Online published: 2025-07-02

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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

Cite this article

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 Jiaotong University, 2016 , 50(8) : 1323 -1330 . DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.08.028

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