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为了进一步提高无线传感器网络(WSNs)的能量利用效率、数据准确性和收集数据精度,需要对采集的数据进行融合。针对现有BP神经网络(BPNN)解决该问题存在容易陷入局部最优值的问题。文中把自由搜索(FS)算法和BP神经网络结合起来,充分发挥自由搜索算法的全局收敛性、自适应性、本质并行性优点。通过仿真实验并与BP神经网络相比较,该算法能有效减少通信量、提高数据准确性、延长网络生存时间,从而证明了该算法的有效性。