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加急見(jiàn)刊

基于人工魚(yú)群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的WSN數(shù)據(jù)融合

胡向東; 李秋實(shí) 重慶郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院; 重慶400065

摘要：無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)（wireless sensor network,WSN）通常節(jié)點(diǎn)眾多、數(shù)據(jù)冗余度高，傳統(tǒng)的基于隨機(jī)權(quán)值和閾值的前饋反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network,BPNN）數(shù)據(jù)融合方法易陷入局部極值，導(dǎo)致融合結(jié)果準(zhǔn)確性差。提出一種優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)而改善WSN數(shù)據(jù)融合質(zhì)量的方法－人工魚(yú)群算法前饋反向傳播(artificial fish swarm algorithm back propagation,AFSABP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合。仿真和對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的魚(yú)群算法在收斂速度和尋優(yōu)精度上都有明顯提升，改進(jìn)后的人工魚(yú)群BP算法數(shù)據(jù)融合方法相較于傳統(tǒng)BP數(shù)據(jù)融合方法，可減少3.06%的相對(duì)誤差和3.74%的均方根誤差。

注: 保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán),如需閱讀全文請(qǐng)聯(lián)系重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)雜志社