基于神经网络的传感器网络数据汇聚模型研究

• 作者: 李新国 李科峰 赵小超 郑明才
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 神经网络 数据汇聚模型 定向扩散
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 网络
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2013.10.018

摘要

由于定向扩散路由无线传感器网络中的数据重复传送，导致数据融合困难，制约实际应用。针对定向扩散路由传感器网络特点，提出基于定向扩散和神经网络的无线传感器网络数据汇聚模型DAM-DD&NN。借助有导师学习的BP神经网络提高感知数据的精确性、降低感知数据的时间空间冗余度；借助无导师学习的神经网络降低数据传送过程中的冗余度。理论分析和仿真结果表明， DAM-DD&NN模型能提高网络的综合性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑明才	湖南第一师范学院信息科学与工程系	27	61	4.0	5.0
2	赵小超	湖南第一师范学院教育科学系	21	32	4.0	4.0
3	李新国	湖南第一师范学院信息科学与工程系	34	63	5.0	6.0
4	李科峰	湖南第一师范学院信息科学与工程系	11	7	1.0	1.0