基于ID3决策树的传感网络数据丢失重建
无线传感器网络(WSNs)通常用于帮助许多基础的科学工作收集和观察数据,其完整性和精确性是确保科学工作成功的关键,然而由于大量的噪音,冲突和不可靠的数据链路,WSN中的数据丢失相当的普遍。尽管现在有很多的工作例如一些插值算法,可以在一定程度上重建原始的数据,但是他们仍然不能提供令人满意的精确度。针对这一问题,本文利用ID3决策树算法进行丢失数据的重建。首先将原始数据通过不良的无线信道进行发送,随后接收端接受多个特征值的原始数据,然后将其中需要重建的特征值作为目标值,并对该目标进行分类。然后运用接受到的部分完整数据构造决策树,通过需要重建的目标数据的其他特征值信息和构造好的决策树对目标特征值进行预测,将预测的值插入目标特征值中,从而完成数据重建。大量的仿真实验表明,该方案可以有效的提升数据重建的精确度,在数据率丢失达到80％的情况下,该方案在重建数据的准确率方面仍然优于现有的解决方案。
无线传感器网络 决策树算法 信息熵 条件熵
周刚 栗风永
上海电力大学计算机科学与技术学院,上海市200090
国内会议
上海
中文
267-275
2019-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）