基于神经网络的传感器网络数据融合技术研究周观民.pdfVIP

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2017-07-19 发布于浙江
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基于神经网络的传感器网络数据融合技术研究周观民

28 10 计算机仿真 2011 10 第卷第期年月文章编号:1006 － 9348 (20 11)10 － 0 118 － 03 基于神经网络的传感器网络数据融合技术研究，周观民李荣会 ( ， 454650) 济源职业技术学院信息工程系河南济源 : ，，，。摘要研究传感器网络数据融合优化问题由于采集数据过程各节点汇集存在大量的冗余信息需通过融合提高采集效率，。，针对传统的数据融合算法需要获得对象比较精确的数学模型对于复杂难于建立模型的场合无法适用为解决上述问题 BP ，，。提出了一种神经网络传感器网络数据融合方法可对对象的先验要求不高具有较强的自适应能力首先建立三层网，，络结构接着提取数据库中属性数据的特征值并作为网络的输入然后通过调节输入向量与中心向量的距离及中心向量的，，，，， BP 值确定网络权值最后对数据进行有效融合仿真结果表明通过对有损数据融合无损数据融合相比较得出采用神经，，。网络对传感器数据进行融合处理输出输入稳定简单是一种有效的数据融合处理方法 : ; ; 关键词数据融合神经网络传感器网络中图分类号:TP391 文献标识码:A Sensor Network Based on Neural Network Data Fusion Technology ZHOU Guan － ming ，LI Rong － hui (Jiyuan Vocational and Technical College of Information Engineering ，Jiyuan Henan 454650 ，China) ABSTRACT :Optimization of sensor network data fusion was studied． Traditional sensor networks for data fusion al- gorithms need precise object model ，and it is difficult to establish a model for complex situations and other issues． A sensor network was presented based on BP neural network data fusion method ，which was prior to the object is less demanding． With a strong adaptive ability ，the algorithm layer network