10.3969/j.issn.1000-386X.2012.05.018
基于粗糙神经网络的传感器网络故障诊断
为了克服大量信息冗余和能量有限给无线传感器网络故障诊断带来的困难,提出一种将粗糙集与神经网络集成相结合的智能故障诊断方法(RS-ANNE).该方法首先利用粗糙集理论的属性约简技术,提取诊断故障贡献最大的最小故障诊断特征集合,然后根据最小故障诊断特征确定神经网络的初始拓扑结构,建立故障特征与故障之间的映射关系,最后通过子网表决得到最终诊断结果.实验结果表明,RS-ANNE诊断方法诊断正确率为95.67％,与ANNE方法相比计算量减小22.98％,诊断正确率提高13.88％.
无线传感器网络、故障诊断、粗糙集、神经网络
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TP183(自动化基础理论)
国家高技术研究发展计划目标导向类课题2009AA12Z324
2012-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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