【摘 要】
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针对无线传感网感知数据中含有大量无效或冗余数据的现象,提出了一种基于TEEN协议和BP（back propagation）神经网络的数据融合模型。该模型利用三层BP神经网络描述簇结构,通过TE
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,南京信息工程大学信息化建设与管理处
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针对无线传感网感知数据中含有大量无效或冗余数据的现象,提出了一种基于TEEN协议和BP（back propagation）神经网络的数据融合模型。该模型利用三层BP神经网络描述簇结构,通过TEEN阈值过滤非必要信息,在簇结构信息传输过程中运用神经网络功能函数处理大量感知数据,从中提取感知数据的特征值并转发至汇聚节点。实验仿真表明,该模型无论在数据通信量、使用寿命及网络消耗上都优于TEEN协议,在降低网络通信量和网络能耗的同时提升了网络的使用寿命,大大提升了数据采集的效率和性能。
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