期刊论文

Data fusion of WSN based on fireworks algorithm optimization

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华中科技大学学报(自然科学版)

1671-4512

2023

51

5

112-118

10.13245/j.hust.230518

2021JJ50093:湖南省自然科学基金资助项目 11875164:国家自然科学基金 2018SK2055:湖南省重点研发计划基金资助项目 QL20210218:湖南省研究生科研创新基金资助项目

本校为第一机构

为减少无线传感器网络(WSN)中的数据穴余,延长网络生命周期,克服基于BP(反向传播)神经网络的数据融合算法收敛慢、数据精度低和易陷入局部最优的不足,提出一种基于烟花算法优化的无线传感器网络融合算法(IFWABP).首先...展开更多 为减少无线传感器网络(WSN)中的数据穴余,延长网络生命周期,克服基于BP(反向传播)神经网络的数据融合算法收敛慢、数据精度低和易陷入局部最优的不足,提出一种基于烟花算法优化的无线传感器网络融合算法(IFWABP).首先在烟花算法中使用Tent混沌图改进烟花种群的初始位置分布,使初始烟花分布更加均匀;然后利用改进的烟花算法优化BP神经网络的权重矩阵和阈值矩阵等参数进...

To reduce the redundancy of data in wireless sensor network(WSN),prolong the network life cycle and overcome the disadvantages of slow convergence,low parameter accuracy and easy falling into local optimal values of data fusion algorithm based on BP(back propagation)neu...MORE To reduce the redundancy of data in wireless sensor network(WSN),prolong the network life cycle and overcome the disadvantages of slow convergence,low parameter accuracy and easy falling into local optimal values of data fusion algorithm based on BP(back propagation)neural network,a data fusion algorithm for wireless sen...