人工智能驱动的WSN拥塞防治策略：提升网络性能与可靠性

本文主要探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中的拥塞问题及其对网络性能的负面影响。随着无线传感器系统的广泛应用，特别是在环境监测、健康护理和工业监控等领域，拥塞控制成为关键挑战。传统的解决方案往往受限于数据处理能力和能耗，而这篇研究论文引入了人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为潜在的解决方案。 论文提出了一种新颖的阻塞控制方法，该方法借助计算机推理技术来智能化管理WSN。远程传感器系统通过集成AI算法，能够主动预测和预防拥塞，通过动态调整路由策略，寻找备用路径以减轻拥堵并优化网络流量。人工智能在WSN中的应用不仅涉及网络管理，还包括安全性和路由优化。例如，AI可以通过机器学习算法分析网络行为模式，识别异常流量，从而实施预防性措施。 文章强调了AI在WSN中的优势，尤其是在处理大量数据和降低能耗方面。AI的自适应性和学习能力使得系统能够在各种复杂环境中有效地进行决策，提高了网络的整体性能和可靠性。尽管以往由于技术和资源限制，AI的应用在WSN中曾被忽视，但随着技术进步，这种趋势正在改变。 此外，论文作者，M.S. Doibale和Dr. G.D. Kurundkar，分别来自印度的S.R.T.M.U.Nanded和Gurubuddhiswami Mahavidyalaya，他们呼吁业界关注这一领域的发展，鼓励在无线传感器节点中广泛采用人工智能技术，以应对WSN面临的挑战，提升其在物联网时代的竞争力。 最后，这篇论文发表在《国际计算机工程与技术杂志》(International Journal of Computer Engineering & Technology, IJCET)上，2019年3-4月期，第10卷第2期，60-66页，具有较高的引用影响力。读者可通过指定链接获取全文，进一步了解人工智能如何在无线传感器网络中发挥核心作用，优化网络性能和保障通信效率。