神经网络融合算法在无线传感器网络中的应用

"基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法* (2011年)。该算法结合了BP神经网络和传感器网络的分簇路由协议，通过在簇内建立神经网络模型，提取并发送特征数据，从而降低通信量和能量消耗。与LEACH算法相比，BPNDA算法能有效减少网络通信量，降低节点能耗，延长网络寿命。" 在无线传感器网络（WSNs）中，数据融合是解决通信效率和能量效率的关键技术。本文提出的"基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法"（BPNDA），旨在解决WSNs中的通信量过大和能量消耗过快的问题。传统的数据传输方式往往导致大量的冗余数据传输，这不仅增加了网络负担，也加速了传感器节点的能源耗尽。 BPNDA算法的核心是将反向传播神经网络（BPNN）与分簇路由协议相结合。在算法中，每个簇内的传感器节点作为输入层神经元，而簇头节点则扮演隐藏层和输出层神经元的角色。簇内的传感器节点收集原始数据，并将这些数据输入到神经网络中。通过神经网络的学习和训练，可以识别和提取数据中的关键特征。这样，只有包含这些特征的精简数据会被发送到簇头，再由簇头转发给汇聚节点，大大减少了网络中的通信量。 这一方法显著提高了数据收集的效率，因为减少了无效和重复的数据传输。同时，由于传输的数据量减少，节点的能量消耗也随之下降，从而有效地延长了整个网络的生存时间。在与LEACH（低功耗自组织网络）算法的对比中，BPNDA展现出了更优的性能，能够更好地维护网络稳定性，减少节点的早期失效。 关键词：无线传感器网络；数据融合；人工神经网络 此研究对无线传感器网络的优化具有重要意义，为其他节能策略提供了新的思路。通过神经网络的智能处理，可以在保证数据质量的同时，实现更加高效和可持续的网络运行。此外，这种方法还可能应用到其他领域，如物联网、环境监测和智能交通系统，以提升整体系统的能效和可靠性。