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摘要:
研究有向传感网络通信节点的分类优化问题.网络通信节点众多,在很多属性上有着较强的相似性.传统的通信节点分类方法多是运用属性上的相似性进行分类,没有考虑通信节点的传播方向,有向传感网络中的通信节点分类忽略了传递方向,造成分类过程较为粗糙,结果不准.为了避免上述传统算法的弊端,提出了一种基于密度自适应粒子群算法的有向传感网络通信节点分类方法.利用信息熵方法能够建立自适应粒子群,并且对粒子群中的粒子进行更新,保证粒子群的多样性,提高通信节点分类算法的局部寻优能力,从而完成有向传感网络的通信节点分类.实验结果表明,利用改进算法进行有向传感网络的通信节点分类,能够提高分类的准确性,从而满足实际有向传感网络的需求.
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文献信息
篇名 有向传感网络中通信节点分类方法研究与仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 有向传感网络 通信节点分类 粒子群 网络通信节点
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 仿真网络化
研究方向 页码范围 301-304,333
页数 5页 分类号 TP391
字数 3743字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑学伟 辽宁广播电视大学信息中心 31 84 5.0 7.0
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研究主题发展历程
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有向传感网络
通信节点分类
粒子群
网络通信节点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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出版文献量(篇)
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