不确定性网络连续高斯协同局部聚类更新方法

• 作者: 张克柱 张勇 杨忆
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定性模型 无线传感器网络 连续前沿 局部聚类 协同更新
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1672-1680
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1607049

摘要

为提高不确定性无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)模型的危险边界局部演化特性感知精度,提出了一种基于局部聚类的不确定性WSN模型网络局部前沿协同更新算法.首先,给出基于高斯的WSN感知距离不确定性模型和速度不确定性模型,并给出封闭形式的考虑WSN节点有限处理能力和能量约束的连续贝叶斯局部前沿速度更新模型;其次,基于局部聚类更新算法对WSN网络主节点、列表、辅助列表进行更新,实现危险连续局部前沿的实时更新,实现复杂危险演变特征的分布式准确预测;最后,通过实验对比,所提方法对于传感器节点故障和通信链路故障具有强大的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇	宿州职业技术学院计算机信息系	27	106	6.0	9.0
2	张克柱	宿州职业技术学院计算机信息系	18	45	4.0	6.0
3	杨忆	淮北师范大学计算机学院	11	53	4.0	7.0