基于神经网络的WSN丢失数据恢复研究.pdf

"基于神经网络的WSN丢失数据恢复研究" 本文主要介绍了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的WSN丢失数据恢复算法，该算法可以通过数据丢失节点的历史轮数据来恢复预测丢失数据。文中首先介绍了WSN中数据丢失的原因和影响，然后提出了基于RBF神经网络的数据恢复算法，并对该算法进行了仿真验证。 知识点： 1. 无线传感网（WSN）中数据丢失的原因和影响 数据丢失是WSN中的一项基本操作，可能是由于硬件故障、数据包冲突、信号衰减、能量不足、时间不同步、恶意攻击等原因。 2. 基于径向基函数（RBF）神经网络的数据恢复算法 RBF神经网络是一种能够逼近任意非线性函数的神经网络，可以处理系统内难以解析的规律，具有良好的泛化能力。该算法可以通过数据丢失节点的历史轮数据来恢复预测丢失数据。 3. RBF神经网络的结构和原理 RBF神经网络的结构包括输入层、隐层和输出层。隐层使用径向基函数，输出层使用线性函数。RBF神经网络的学习过程分为两个阶段：第一个阶段是学习输入层与隐层之间的径向基函数的中心和标准差，第二个阶段是学习隐含层与输出层之间的线性权值。 4. RBF神经网络在数据恢复中的应用 RBF神经网络可以应用于数据恢复中，通过数据丢失节点的历史轮数据来恢复预测丢失数据。该算法可以提高数据恢复的准确性和效率。 5. 仿真实验 通过对海洋监测项目某一节点的330个海洋温度数据进行仿真实验，验证了基于RBF神经网络的数据恢复算法的有效性。 6. 数据恢复流程 数据恢复流程包括读入数据、划分数据集、建立RBF神经网络、初始化网络设置、训练网络、仿真验证等步骤。 7. 无线传感网（WSN）中的数据传输 WSN中的数据传输可能会受到无线信道的不稳定性、海量数据传输的拥塞、节点故障等影响，导致数据丢失。 8. RBF神经网络的优点 RBF神经网络具有良好的泛化能力、快速学习收敛速度、良好的鲁棒性等优点，可以应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等方面。