无线传感器网络中基于PCA神经网络的数据融合

摘要：

为了减少无线传感器网络中的通信量,使数据融合技术得到广泛应用,同时网络的结构与人工神经网络有许多相同之处,本文就是利用这两种网络的共同特点提出了基于主元分析(PCA)的神经数据融合算法,并利用模式识别技术的基本原理实现对环境状态的分类。实验结果表明该方法可以大大降低网络中的数据传输量,实现不同参数的融合分类。

关键词： 无线传感器网络 主元分析 PCA神经网络 数据融合

作者: 冯秀芳 高战强

作者单位: 太原理工大学计算机与软件学院 太原 030024 太原理工大学计算机与软件学院太原 030024

会议类型: 国内会议

会议名称: 第一届中国传感器网络学术会议(CWSN 2007)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 372-375

在线出版日期: 2007-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）