TEEN协议与BP神经网络结合的WSN数据融合优化模型

"这篇论文研究了如何通过结合TEEN协议和BP神经网络构建一个无线传感网数据融合模型，以优化处理无线传感网中的无效和冗余数据。该模型旨在提高数据采集效率，延长网络寿命，并减少网络通信量和能耗。" 在无线传感网中，由于大量的感知数据往往包含许多无效或冗余的信息，这会增加网络负担，降低数据处理效率。针对这一问题，论文提出了一个创新的数据融合策略，该策略基于TEEN（Threshold-Enabled Energy-Efficient Networking）协议和BP神经网络。TEEN协议是一种能量高效的传感网络协议，它通过动态设定阈值来区分有效和无效的数据，以此来减少不必要的数据传输，从而节省能源。 在提出的模型中，三层BP神经网络被用于构建网络的簇结构。BP神经网络是一种反向传播学习算法，能够处理复杂的数据模式识别和特征提取任务。在数据融合过程中，神经网络的功能函数被用来处理感知数据，从海量数据中提取出关键的特征值。这些特征值随后被转发到汇聚节点，以供进一步分析和决策。 实验结果表明，这种基于TEEN协议和BP神经网络的数据融合模型在多个方面表现出优越性。首先，它显著减少了数据通信量，降低了网络的能耗，这对于无线传感网的长期稳定运行至关重要。其次，模型的实施延长了网络的使用寿命，这意味着传感器节点可以更长时间地保持活跃，而不需频繁更换电池。最后，数据采集的效率得到提升，提高了整体系统性能。 论文的标签点出了关键的技术领域，包括无线传感网、BP神经网络以及分簇协议。这些技术是构建高效、节能的无线传感器网络的关键组成部分。此外，论文还提到了其受到的基金支持，包括国家自然科学基金、江苏省的多项科研项目，以及江苏省农业气象重点实验室开放基金，这表明该研究得到了多方面的学术和资金支持。 作者简介部分介绍了三位研究人员，他们分别专注于无线传感网、大数据应用，以及无线传感器网络数据收集和大数据应用等领域，他们的专业背景为这项研究提供了坚实的基础。 这篇论文提出的基于TEEN协议和BP神经网络的数据融合模型为无线传感网的数据处理提供了一个新的视角，不仅优化了数据传输，还提高了系统的整体效率和寿命。这种方法对于无线传感网的未来研究和应用具有重要的指导意义。