跨应用无线传感器网络能耗优化策略：径向基神经网络方法

本篇论文深入探讨了"基于径向基网络的WSN跨应用能耗控制方案"这一主题，由刘冰月教授主导的研究针对无线传感器网络（WSN）中存在的资源受限和电池更换困难的问题。在当前的研究背景下，由于WSN节点通常同时执行多种应用，传统的单应用能耗控制方法已无法满足实际需求。论文指出，如何设计一种能够适应多任务处理且能有效降低能耗的跨应用策略是关键挑战。 作者基于神经网络中的径向基函数（Radial Basis Function，RBF）选择聚类中心算法，提出了一种创新的数据融合机制。这种机制能够动态地根据节点的工作负载和资源利用率进行资源调度，从而实现对能耗的有效控制。通过模拟实验，研究发现，随着节点运行次数的增加，采用该算法的节点能耗呈现出显著的下降趋势，证明了其在跨应用场景下的节能效果显著。 该论文的核心贡献在于提出了一种实用的跨应用能耗优化策略，这不仅有助于延长WSN节点的使用寿命，还能提高整体网络的能源效率。论文采用了中图分类号TP393A，强调了其在无线传感器网络领域的跨应用研究价值。关键词包括无线传感网、能耗控制、跨应用以及径向基函数，这些都是理解该研究的关键术语。 这篇论文对于解决无线传感器网络中的能耗问题具有重要的实践意义，为多任务环境下节能策略的设计提供了新的视角和方法，对于推动WSN技术的可持续发展具有积极的推动作用。