【摘 要】
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通过神经模糊控制器来动态调节节点的目标收包率,使节点传输功率接近或达到该收包率。神经模糊控制器包含两个模糊推理系统（Fuzzy Interference System,FIS）,FIS1采用神经网络
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院,长春客车股份有限公司
【基金项目】
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吉林省科技厅基金资助项目(20160312002ZG);吉林省发改委省级产业创新专项资金项目(2018C039-2);吉林省教育厅“十三五”科技项目(JJKH20181013KJ)
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通过神经模糊控制器来动态调节节点的目标收包率,使节点传输功率接近或达到该收包率。神经模糊控制器包含两个模糊推理系统（Fuzzy Interference System,FIS）,FIS1采用神经网络学习来替代繁杂的模糊控制器参数调整过程,调节每个节点的传输功率,使节点的实际收包率达到目标值。FIS2采用＂输入-输出-反馈＂机制根据目标收包率和节点剩余能量偏差来调整其目标收包率,从而自适应地依据节点剩余能量调节传输功率,均衡网络能量消耗,延长网络生命周期。
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