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一种基于深度学习模型的数据融合处理算法.PDF
网络出版时间：2017-04-20 14:45:37
网络出版地址：/kcms/detail/12.1355.N1445.006.html
第 32 卷 第 期 天津科技大学学报 Vol. 32 No.
2017 年 月 Journal of Tianjin University of Science Technology . 2017
DOI:10.13364/j.issn.1672-6510
一种基于深度学习模型的数据融合处理算法
马永军，薛永浩，刘 洋，李亚军
(天津科技大学计算机科学与信息工程学院，天津 300457)
摘 要：针对无线传感器网络传统数据融合算法效率较低、处理高维数据困难问题，提出一种基于深度学习模型的卷
积神经网络结构实现数据融合的算法 CNNMDA．算法首先在汇聚节点对构建的特征提取模型 CNNM 进行训练，然后
各终端节点通过 CNNM 提取原始数据特征，最后向汇聚节点发送融合后的数据，从而减少数据传输量，延长网络寿
命．仿真实验表明，CNNMDA 与同类融合算法相比，在同样数据量的情况下能够大幅降低网络能耗，并有效提升了数
据融合效率与准确度．
关键词：数据融合；深度学习；无线传感器网络；卷积神经网络
中图分类号：TP393；TP183 文献标志码：A 文章编号：1672-6510(2017)00-0000-00
Data Aggregation Algorithm Based on the Model of Deep Learning
MA Yongjun，XUE Yonghao，LIU Yang，LI Yajun
(College of Computer Science and Information Engineering，Tianjin University of Science Technology，
Tianjin 300457，China)
Abstract：Traditional methods of data fusion in wireless sensor networks(WSNs)are inefficient and not ideal for processing
high-dimensional data．Therefore，a data aggregation a
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