基于KM-FNN的无线传感器网络缺失数据重建算法

• 作者: 李光辉 武加文
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 数据重建 K-均值 模糊神经网络 环境监测
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 无线传感器技术
• 页码范围: 1245-1252
• 页数: 8页
• 分类号: TP274.2
• 字数: 6371字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2019.08.020

摘要

在环境监测领域,无线传感器网络节点受恶劣环境或软硬件故障的影响,在数据传输的过程中不可避免地发生数据丢失的现象,这将严重影响监测数据流的可靠性和用户的科学决策.提出了一种基于自适应的K-均值算法和模糊神经网络相结合的分簇式无线传感器网络缺失数据重建算法(KM-FNN).该算法使用模糊神经网络模型重建缺失数据,并引入自适应机制适时更新训练模型.针对不同数据集的仿真结果表明,与以往同类算法相比,KM-FNN具有更好的缺失数据重建准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李光辉	江南大学物联网工程学院	13	72	5.0	8.0
3	武加文	江南大学物联网工程学院	2	1	1.0	1.0