论文研究-基于RSOPNN的无线传感器网络节点故障诊断算法.pdf

针对无线传感器网络节点故障诊断中存在的冗余故障属性、噪声数据以及数据可靠性等问题，提出基于粗糙集-优化概率神经网络的无线传感器网络节点故障诊断算法（简称RSOPNN）。通过粗糙集从故障样本属性集合中求解故障诊断属性约简，从而去除冗余故障属性，降低冗余属性、噪声数据对故障诊断的影响，节省能耗。对于多个属性约简选择，以属性间的相关程度作为度量标准，代替常规的主观选择，从多个约简中确定最优故障诊断属性约简，解决主观选择的不合理性。以最优的故障诊断属性重构故障样本，作为优化概率神经网络的输入，建立故障分类模型，从而对故障进行诊断。实验结果表明，在不同的数据可靠性下，RSOPNN方法能够有效删减样本中的冗余属性和噪声数据，保持高效的故障诊断水平，符合无线传感器网络的需求。