【摘 要】
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为有效控制无线传感器网络节点能耗,提出一种自适应模糊神经控制系统,并设计基于自适应模糊神经拓扑控制算法——AFNTC.该算法中模糊控制器参数由人工神经网络训练后获得,且
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院,长春工业大学机电工程学院
【基金项目】
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吉林省科技厅科技攻关计划项目(批准号:20140204037GX;0150204073GX);吉林省发展与改革委员会经济结构战略调整引导专项基金(批准号:2014Y125)
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为有效控制无线传感器网络节点能耗,提出一种自适应模糊神经控制系统,并设计基于自适应模糊神经拓扑控制算法——AFNTC.该算法中模糊控制器参数由人工神经网络训练后获得,且通过反馈、循环的方式,不断调整节点的通信范围控制节点传输功率,从而使节点实际能耗接近预设的期望值,延长网络生命周期.实验结果表明,AFNTC算法能达到节点能耗可控的目的,相比模糊控制的拓扑控制（FCTP）算法和局部平均（LMA）算法,具有更低、更稳定的节点平均耗能.
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