【摘 要】
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无线传感器网络（WSN）资源有限,为减少数据在传输过程中的能量消耗,提出一种基于深度自编码器的WSN数据融合算法（DESAEDA）。构造深度自编码器（DESAE）并在汇聚节点完成训练,将训练好
【基金项目】
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航空科学基金项目（2014ZC54012）,辽宁省自然科学基金项目（2013024002）,辽宁省教育厅基金项目（L201626）
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无线传感器网络（WSN）资源有限,为减少数据在传输过程中的能量消耗,提出一种基于深度自编码器的WSN数据融合算法（DESAEDA）。构造深度自编码器（DESAE）并在汇聚节点完成训练,将训练好的参数传给相应的传感器节点。提出两种数据融合模型,将采集到的原始数据通过网络模型,提取得到少量特征数据,将其发送到汇聚节点,减少数据传输量。仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法能够显著减少能量消耗,延长网络生命周期,更适于处理较大规模网络。
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