【摘 要】
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针对物联网感知层节点故障诊断问题,提出基于蚁群聚类优化RBF神经网络的WSNs节点故障诊断算法。将从节点硬件模块故障和节点故障率对故障诊断精度的影响两个方面研究WSNs节点
【机 构】
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四川理工学院计算机学院,四川理工学院自动化与电子信息学院,东南大学仪器科学与工程学院
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针对物联网感知层节点故障诊断问题,提出基于蚁群聚类优化RBF神经网络的WSNs节点故障诊断算法。将从节点硬件模块故障和节点故障率对故障诊断精度的影响两个方面研究WSNs节点故障诊断。将改进的蚁群聚类优化RBF神经网络的初始权值应用到WSNs节点故障诊断研究中。利用蚁群算法并行寻优特性和自适应调整挥发系数特征作为聚类算法来确定RBF神经网络初始权值,同时采用裁剪约简RBF神经网络隐含层、优化网络结构。通过实验结果表明,基于蚁群聚类优化RBF神经网络的WSNs节点故障诊断方法能准确实现感知节点的故障诊断,与其它方法相比具有更高的诊断精度。
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