【摘 要】
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无线传感器网络（WSNs）内有大量的冗余数据,它们消耗了过多的网络能量;目前的数据融合算法对数据彼此间的联系考虑得不够充分,融合精度有待提高。针对上述问题,提出了一种基于改
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无线传感器网络（WSNs）内有大量的冗余数据,它们消耗了过多的网络能量;目前的数据融合算法对数据彼此间的联系考虑得不够充分,融合精度有待提高。针对上述问题,提出了一种基于改进支持度的节能型数据融合算法。该算法在网络的感知节点根据设定的阈值对采集到的数据进行初次融合,并引入自支持度的概念,与灰色接近度理论相结合改进支持度函数,将改进的支持度函数应用到汇聚节点计算最终的数据融合估计值。使用Matlab进行仿真的结果表明：该算法可节能27.87%,数据融合的温度绝对误差均值约为0.98℃,达到了节能和提高融合精
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