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摘要:
针对无线传感器网络节点故障诊断中存在的冗余故障属性、噪声数据以及数据可靠性等问题,提出基于粗糙集-优化概率神经网络的无线传感器网络节点故障诊断算法(简称RSOPNN).通过粗糙集从故障样本属性集合中求解故障诊断属性约简,从而去除冗余故障属性,降低冗余属性、噪声数据对故障诊断的影响,节省能耗.对于多个属性约简选择,以属性间的相关程度作为度量标准,代替常规的主观选择,从多个约简中确定最优故障诊断属性约简,解决主观选择的不合理性.以最优的故障诊断属性重构故障样本,作为优化概率神经网络的输入,建立故障分类模型,从而对故障进行诊断.实验结果表明,在不同的数据可靠性下,RSOPNN方法能够有效删减样本中的冗余属性和噪声数据,保持高效的故障诊断水平,符合无线传感器网络的需求.
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文献信息
篇名 基于RSOPNN的无线传感器网络节点故障诊断算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 无线传感器网络 可辨识矩阵 属性约简 概率神经网络 故障诊断
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 网络、通信与安全
研究方向 页码范围 111-116,157
页数 7页 分类号 TP393.06
字数 4628字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1511-0185
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 高岭 西北大学信息科学与技术学院 96 1019 17.0 28.0
2 李洋 西北大学信息科学与技术学院 17 37 4.0 6.0
3 付志耀 西北大学信息科学与技术学院 2 20 2.0 2.0
4 孙骞 西北大学现代教育技术中心 16 91 5.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
可辨识矩阵
属性约简
概率神经网络
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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