基于深度学习模型的WSN路由协议算法
本文提出了一种基于深度学习模型的WSN路由协议算法，以降低无线传感网网络（WSN）的能量消耗，延长网络生存周期。该算法首先在汇聚节点完成训练并进行分簇，将训练好的参数传递给各簇节点，各簇节点对采集的数据进行特征分类、提取、再融合后传递给汇聚节点。在进行分簇时，为使簇头的分布更均匀，在估算最优簇头数的基础上，改进分簇方法，减少分簇次数，节省网络能量消耗。
无线传感器网络（WSN）是一个由随机分布的大量传感器节点组成的无线通信网络。网络中的传感器节点能量有限，存储空间不大，计算能力较弱，制约着无线传感网络的应用。因此，通过数据融合减少冗余数据的传输，降低网络能量消耗，延长网络寿命成为无线传感器网络研究的重要课题。
文献[3]将神经网络算法与无线传感网络路由协议相结合，把簇内节点作为神经网络的输入神经元，在簇头节点对数据进行分类并提取特征，减少数据发送量，降低网络能耗。文献[4]提出基于自编码器的数据融合算法，构建两种数据融合模型进行特征数据的提取。
深度学习模型构建是基于自编码器的无监督学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取。在深度学习中，自编码器可用于在训练阶段开始前确权重矩阵的初始值，它通过训练寻求一组参数来最小化损失函数。
自动编码器（autoencoder，AE）是深度学习模型构建的核心部分。自编码器是一种无监督的神经网络学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取。在深度学习中，自编码器可用于在训练阶段开始前确权重矩阵的初始值，它通过训练寻求一组参数来最小化损失函数。
自编码器的损失函数可以表述为：
L(W, b) = ∑[∥x - Wb∥] + λ∑[W^2]
其中，x 代表输入向量，W 代表权重矩阵，b 代表偏置项，λ 代表权重衰减系数。自编码器的目标是最小化损失函数，以此来学习最优的参数。
自编码器的反向传播算法是实现自动编码器的关键。反向传播算法可以计算残差，并求出偏导数，以便更新权重矩阵和偏置项。
在无线传感器网络中，自编码器可以用于数据融合减少冗余数据的传输，降低网络能量消耗，延长网络寿命。本文提出的基于深度学习模型的WSN路由协议算法可以减少网络能量消耗，延长网络生命周期，更适合大规模远距离通信。
关键词：无线传感器网络；深度学习；自动编码器；路由协议
