基于蚁群神经网络的两级信息融合算法.pdf

【基于蚁群神经网络的两级信息融合算法】 在信息技术领域，数据融合是处理大量传感器网络数据的关键技术之一，尤其在无线传感器网络（WSN）中，有效地融合数据能提高系统的效率并降低能耗。本文提出的“基于蚁群神经网络的两级信息融合算法”（TLIFA-ACOBP）正是针对这一问题的解决方案，它结合了蚁群优化算法（ACO）与神经网络，用于地下车库环境监测系统，以确保空气质量的同时减少能源消耗。 蚁群优化算法（ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的智能优化方法，它能够全局搜索最优解。在 TLIFA-ACOBP 中，ACO 被用来优化BP神经网络的权重。BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，通过反向传播更新权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。ACO 的引入使得BP神经网络的训练过程更加高效，减少了训练时间和能量消耗。 接下来，该算法设计了一个基于簇的无线传感器网络两级数据融合模型。在第一级融合中，簇内的节点使用优化后的蚁群神经网络对原始数据进行初步处理，这一步骤可以筛选出关键特征，减少数据冗余。然后，在第二级融合中，簇头节点仅发送代表原始数据的少量特征值给汇聚节点，进一步降低了通信量，提高了数据传输效率。 这种两级融合策略显著减少了节点间的数据通信，降低了系统的能耗。在地下车库环境监测系统中，每个传感器节点可能负责监测多种环境参数，如温度、湿度、气体浓度等。通过两级融合，系统只需传输关键信息，降低了网络负担，提升了整体性能。 此外，信息融合不仅涉及数据聚合，还包括信息的提取、处理和决策。在这种算法中，融合过程不仅考虑了数据的准确性，还综合了多个传感器的观测，增强了系统对环境变化的适应性和鲁棒性。这种方法对于实时监控和快速响应环境变化至关重要。 总结来说，基于蚁群神经网络的两级信息融合算法（TLIFA-ACOBP）是解决无线传感器网络数据处理挑战的有效工具。它通过优化神经网络权重和两级数据融合，实现了数据传输效率的提升和系统能耗的降低，对于环境监测等应用场景具有重要的理论与实践意义。该研究为后续在无线传感器网络中的信息融合算法提供了新的设计思路和优化策略。