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改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法
被引量：
5
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作者
王晓艳
张楠
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1310-1315,共6页
因无线传感器网络中静态节点包含一定的不确定信息,决策级融合技术很难对数据进行有效刻画,导致网络静态节点分类效果差。提出一种基于改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法。采用多次采样法对测试结果加权处理,通过加权移...
因无线传感器网络中静态节点包含一定的不确定信息,决策级融合技术很难对数据进行有效刻画,导致网络静态节点分类效果差。提出一种基于改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法。采用多次采样法对测试结果加权处理,通过加权移动平均算法对邻居节点进行测试,基于节点密度的混合式算法对数据去噪处理。利用错误分类率中的变精度粗糙集构建改进的粗糙集模型,基于改进粗糙集理论提取无线传感器网络静态节点特征,通过支持向量机构建无线传感器网络静态节点分类模型对节点分类处理。仿真结果表明,所提方法的分类正确率始终高于96.852%、节点召回率在97.321%以上、F1值多于97%、能量消耗在12.52 J~90.20 J之间,证明所提算法具有良好的网络静态节点分类性能。
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关键词
无线传感器
网络静态节点分类
改进粗糙集理论
加权移动平均算法
变精度
粗糙集
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职称材料
题名
改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法
被引量：
5
1
作者
王晓艳
张楠
机构
山西工程科技职业大学计算机工程学院
山西大同大学机电工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1310-1315,共6页
基金
2022年全国煤炭行业教育研究课题项目(ZMZA20220007)。
文摘
因无线传感器网络中静态节点包含一定的不确定信息,决策级融合技术很难对数据进行有效刻画,导致网络静态节点分类效果差。提出一种基于改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法。采用多次采样法对测试结果加权处理,通过加权移动平均算法对邻居节点进行测试,基于节点密度的混合式算法对数据去噪处理。利用错误分类率中的变精度粗糙集构建改进的粗糙集模型,基于改进粗糙集理论提取无线传感器网络静态节点特征,通过支持向量机构建无线传感器网络静态节点分类模型对节点分类处理。仿真结果表明,所提方法的分类正确率始终高于96.852%、节点召回率在97.321%以上、F1值多于97%、能量消耗在12.52 J~90.20 J之间,证明所提算法具有良好的网络静态节点分类性能。
关键词
无线传感器
网络静态节点分类
改进粗糙集理论
加权移动平均算法
变精度
粗糙集
Keywords
wireless sensor
network static node classification
improve rough set theory
weighted moving average algorithm
variable precision rough set
分类号
TP393.04 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进粗糙集理论的无线传感器网络静态节点分类算法
王晓艳
张楠
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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