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    基于粗糙神經網絡的WSN節點故障診斷.pdf 68頁

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    • 上傳作者 hp20083(上傳創作收益人)
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    摘要 Rough Neural Network, INRNN)故障診斷算法,該算法創新性引入含有區間數的粗 糙決策分析方法,并提出采用區間數的上、下限端點值作為粗糙神經元的輸入構 造粗糙神經元,從而可以用含有區間數的粗糙元神經網絡解決含有區間數的WSN 節點故障診斷問題,基于INRNN 網絡的WSN 節點故障診斷實驗表明,與其他故 障診斷算法相比,INRNN 算法的網絡收斂速度快,故障診斷正確率高達99.57% 。 本文針對WSN 節點的故障診斷問題,提出了一整套有效的解決方案,采用本 文提出的RS-AMSABP 算法和INRNN 算法開發WSN 節點的故障診斷軟件系統, 可以有效解決WSN 實際應用中的節點故障問題,具有很好的實用價值。 關鍵詞:無線傳感器網絡,粗糙集理論,神經網絡,故障診斷 II ABSTRACT ABSTRACT Wireless Sensor Networks (WSN) is a current emerging and hot technique, its emergence changes the way of human beings interact with nature. WSN has high research value and broad application prospects in the military and civil ,and many other areas. However, as the increased of degree of automation in WSN, its structure has become more complex, and the WSN mainly work on the complex conditions and harsh environments, the nodes of WSN have to bear the wind, sun, rain and many other negative factors, it is prone to failure, so the original design features can not be complete. Moreover, the enviromental conditions in the monitored region in which the nodes of WSN were deployed are similar, most likely the majority of nodes simultaneously fail, and resulting in paralysis of the entire network of WSN. Therefore, it is extremly necessary to monitor the working status of the nodes in WSN in the real-time, the timely and accurate fault diagnosis of nodes in WSN can effectively improve the WSN operation reliability and safety, and ensure that WSN complete the scheduled tasks. In this paper, firstly, studied the characteristics, types, levels of nodes ’ fault in WSN, and then r

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