【摘 要】
:
目前煤矿全场景监测系统主要依赖于云计算实现数据处理、存储与决策,云计算需实时处理海量监测信息,严重影响系统决策层的时效性与精确度。针对该问题,提出一种基于雾计算的
【机 构】
:
安徽理工大学电气与信息工程学院,工业节电与电能质量控制协同创新中心
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(51874010),矿山巡检机器人非线性多智能体协同控制策略研究资助项目(2018IRS16),安徽省工业节电与电能质量控制协同创新中心开放课题基金项目(KFKT201406),重大创新平台及高校创新人才团队、矿山物联网研发团队资助项目(2017A053)
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目前煤矿全场景监测系统主要依赖于云计算实现数据处理、存储与决策,云计算需实时处理海量监测信息,严重影响系统决策层的时效性与精确度。针对该问题,提出一种基于雾计算的煤矿全场景监测系统,以神经元感知节点为单元设计雾计算神经网络,缓解云计算数据处理压力。针对基于粒子群优化算法(PSO)的节点部署方法存在过早收敛现象和局部最优解的问题,通过改进的PSO算法优化神经元感知节点部署,实现网络结构优化。仿真结果表明,与经典PSO算法相比,改进PSO算法能够更快寻得最优解,整体通信覆盖率的最优值、最差值和平均值分别提高了
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