基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法

摘要：

为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合,提出基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法.按照改进PSO算法的作用机制,确定欧氏距离指标的计算数值,实现对网络数据的处理.在无线传感器网络体系中定义聚类排序原则,结合相关数据样本求解自适应期望熵,完成无线传感器网络数据自适应聚类算法研究.实验结果表明,在改进PSO算法作用下,无线传感器网络数据经过整合后的簇类对象集合数量由20个减少到6个,能够解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,满足按需整合相似信息参量的实际应用需求.

关键词：改进PSO算法、无线传感器网络、自适应聚类、惯性权重、测试函数、欧氏距离、期望熵、簇类对象集合

所属期刊栏目：46

分类号：TN711-34;TP393(基本电子电路)

资助基金：黑龙江省省属本科高校引导性创新基金项目2019QNQ-02

在线出版日期：2023-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：99-102