基于深度学习模型的WSN路由协议算法 |
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引用本文: | 王丽红,邵慧.基于深度学习模型的WSN路由协议算法[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2019(2). |
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作者姓名: | 王丽红 邵慧 |
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作者单位: | 黑河学院计算机与信息工程学院 |
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摘 要: | 为降低无线传感网网络(WSN)的能量消耗,延长网络生存周期,提出一种基于深度学习模型的WSN路由协议算法。算法首先在汇聚节点完成训练并进行分簇,将训练好的参数传递给各簇节点,各簇节点对采集的数据进行特征分类、提取、再融合后传递给汇聚节点。在进行分簇时,为使簇头的分布更均匀,在估算最优簇头数的基础上,改进分簇方法,减少分簇次数,节省网络能量消耗。通过仿真实验表明,基于深度学习模型的WSN路由协议算法减少网络能量消耗,延长网络生命周期,更适合大规模远距离通信。
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