【摘 要】
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现有感知数据传输模型存在能量消耗大、网络生存周期短、适用范围窄、收敛性弱以及实际应用性差的问题，为了实现大面积感知数据高效传输，提出了基于数据关联度的模糊自适应融合
【机 构】
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中北大学计算机与控制工程学院,北方自动控制技术研究所
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现有感知数据传输模型存在能量消耗大、网络生存周期短、适用范围窄、收敛性弱以及实际应用性差的问题，为了实现大面积感知数据高效传输，提出了基于数据关联度的模糊自适应融合算法，建立了自适应网络模型。感知节点发送的数据经汇聚节点、中继节点转发时，通过自适应网络模型，根据感知数据关联度，动态修正输入参数加权系数从而改变控制规则，再用优化的控制规则进行参数调整，融合后的数据再传送到上一级平台，实验表明了该算法能明显改善海量感知数据传输性能。
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