【摘 要】
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针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401445)资助
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针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP)。用天牛须搜索(BAS)算法对粒子群算法进行改进,利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值,引入WSN数据融合中,簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取,将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明,BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。相较于传统BP数
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