基于启发式萤火虫的BP神经网络数据融合算法

• 作者: 吴晟 闫娇娇 张晶
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 启发信息 权重因子 萤火虫算法 反向传播(BP)神经网络 数据融合
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 计算与测试|Calculation & Test
• 页码范围: 146-149,156
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)04-0146-04

摘要

为了减少无线传感器网络(WSNs)中的冗余数据,降低通信能耗并延长网络生命周期,提出了一种基于启发式萤火虫的反向传播神经网络数据融合算法(HFABPNN).通过引入“历史最优”位置作为启发信息更新萤火虫的位置信息,同时加入权重因子和步长因子使算法跳出局部最优.结合启发式萤火虫算法和BP神经网络,将启发式萤火虫算法的最优解作为BP神经网络的权值和阈值进行数据融合.仿真结果表明,所提算法数据冗余量更少且数据融合精度更高.