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一种新的无线传感器网络中节点所处环境状态预测算法研究
被引量：
5
1
作者
陈红艳
赵莹莹
《科技通报》
北大核心
2017年第2期235-237,共3页
本文根据节点所收集的数据所对应的环境,以及预测得出的准确数据以及以状态准则作为依据对下一时刻监测环境所处的状态进行预测,将这一状态通过字符来做标记,将标记内容传送到其他节点,并且将搜集的数据信息想象为马尔科夫链,另外根据...
本文根据节点所收集的数据所对应的环境,以及预测得出的准确数据以及以状态准则作为依据对下一时刻监测环境所处的状态进行预测,将这一状态通过字符来做标记,将标记内容传送到其他节点,并且将搜集的数据信息想象为马尔科夫链,另外根据本身具有一定差异的灰色模式做出进一步完善,从而取得评价状态的方法,并提出了在无线网络状态之下的二次无偏的判定方式。仿真实验结果表明,本文提出的的算法能适应在无线传感网络状态分类的判定方式,方便合理的判定根据概率特性进行划分的环境状态。
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关键词
无线传感器网络
二次无偏模型
节点
状态
预测
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职称材料
基于机器学习的自适应双模协同无线充电调度策略
被引量：
3
2
作者
吴润泽
王浩楠
+2 位作者
郭昊博
许晨
高娟
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期86-95,共10页
为了打破无线传感器网络的能量瓶颈,考虑无线充电效率对充电距离的敏感性,提出一种基于机器学习的自适应双模式设备协同调度的无线充电方案。首先,基于剩余能量、能耗以及充电效率来定义节点状态,提出一种计及节点状态的自适应阈值选择...
为了打破无线传感器网络的能量瓶颈,考虑无线充电效率对充电距离的敏感性,提出一种基于机器学习的自适应双模式设备协同调度的无线充电方案。首先,基于剩余能量、能耗以及充电效率来定义节点状态,提出一种计及节点状态的自适应阈值选择充电算法。然后设计改进式遗传算法,以最大化能量效用为目标为各节点选择合适的充电模式。此外,为进一步降低充电算法时间复杂度,利用基于支持向量机的机器学习方法学习上述充电模式切换机制,构建节点状态智能预测模型。仿真结果表明,所提算法可在保证较低充电时延的基础上,有效提升多无线充电设备的能量效用,增强传感网络的可持续性。
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关键词
无线可充电传感器网络
双模协同充电
自适应阈值选择
节点
状态
预测
功率分配
机器学习
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职称材料
题名
一种新的无线传感器网络中节点所处环境状态预测算法研究
被引量：
5
1
作者
陈红艳
赵莹莹
机构
江西水利职业学院信息工程系
吉林大学学报编辑部
出处
《科技通报》
北大核心
2017年第2期235-237,共3页
基金
辽宁省教育厅一般项目(ZX2015KJ011)
文摘
本文根据节点所收集的数据所对应的环境,以及预测得出的准确数据以及以状态准则作为依据对下一时刻监测环境所处的状态进行预测,将这一状态通过字符来做标记,将标记内容传送到其他节点,并且将搜集的数据信息想象为马尔科夫链,另外根据本身具有一定差异的灰色模式做出进一步完善,从而取得评价状态的方法,并提出了在无线网络状态之下的二次无偏的判定方式。仿真实验结果表明,本文提出的的算法能适应在无线传感网络状态分类的判定方式,方便合理的判定根据概率特性进行划分的环境状态。
关键词
无线传感器网络
二次无偏模型
节点
状态
预测
Keywords
WSN
five two model
node state prediction
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于机器学习的自适应双模协同无线充电调度策略
被引量：
3
2
作者
吴润泽
王浩楠
郭昊博
许晨
高娟
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
北京邮电大学人工智能学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期86-95,共10页
基金
国家自然科学基金项目资助(62071179)。
文摘
为了打破无线传感器网络的能量瓶颈,考虑无线充电效率对充电距离的敏感性,提出一种基于机器学习的自适应双模式设备协同调度的无线充电方案。首先,基于剩余能量、能耗以及充电效率来定义节点状态,提出一种计及节点状态的自适应阈值选择充电算法。然后设计改进式遗传算法,以最大化能量效用为目标为各节点选择合适的充电模式。此外,为进一步降低充电算法时间复杂度,利用基于支持向量机的机器学习方法学习上述充电模式切换机制,构建节点状态智能预测模型。仿真结果表明,所提算法可在保证较低充电时延的基础上,有效提升多无线充电设备的能量效用,增强传感网络的可持续性。
关键词
无线可充电传感器网络
双模协同充电
自适应阈值选择
节点
状态
预测
功率分配
机器学习
Keywords
wireless rechargeable sensor network
dual-mode co-charging
adaptive threshold selection
node state prediction
power distribution
machine learning
分类号
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN929.5 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
TM73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的无线传感器网络中节点所处环境状态预测算法研究
陈红艳
赵莹莹
《科技通报》
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的自适应双模协同无线充电调度策略
吴润泽
王浩楠
郭昊博
许晨
高娟
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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