【摘 要】
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链路质量预测是拓扑控制、路由协议和移动管理的基础,有助于提高网络数据吞吐量、延长网络寿命。在分析现有链路质量预测机制的基础上,提出基于深度信念网络(DeepBelief Networks,DBN)的无线传感器网络链路质量预测模型。采用支持向量分类机(SupportVector Classification,SVC)对链路质量进行评估,获得链路质量等级；采用DBN 提取链路质量特征,并采用softm
【机 构】
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南昌航空大学 物联网技术研究所,江西 南昌 330063;南昌航空大学 软件学院,江西 南昌 330063
【出 处】
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第十届中国无线传感器网络大会(CWSN2016)
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链路质量预测是拓扑控制、路由协议和移动管理的基础,有助于提高网络数据吞吐量、延长网络寿命。在分析现有链路质量预测机制的基础上,提出基于深度信念网络(DeepBelief Networks,DBN)的无线传感器网络链路质量预测模型。采用支持向量分类机(SupportVector Classification,SVC)对链路质量进行评估,获得链路质量等级；采用DBN 提取链路质量特征,并采用softmax 回归器预测下一时刻的链路质量。在不同实验场景下,与逻辑回归(Logistic Regression,LR)预测模型相比,本文提出的模型具有更好的预测准确率。
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