典型文献
基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法
文献摘要：
混合传感节点的属性较难形成统一识别特征,其节点属性约简过程复杂,存在分类时间长及分类性能差的问题.为此,提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法.在初始化传感节点的基础上计算适应度值,利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果,获得统一编码形式的节点.在此基础上,排除了属性权重为"0"的属性,完成节点属性约简.再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式,进行混合节点分类.根据约束条件选取对应的分类方法,实现混合传感节点高精度分类.仿真结果表明,所提算法的分类用时低于520 ms,且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法,混合传感节点分类性能较好.
文献关键词：
无线传感网络;传感器节点分类;粗糙集;遗传算法;编码;欧式距离
中图分类号：
作者姓名：
王晓艳;张楠;马骥
作者机构：
山西工程科技职业大学计算机工程学院,山西 晋中030619;山西大同大学机电工程学院,山西 大同037003;中国能源建设集团山西省电力勘测设计院有限公司,山西 太原030000
文献出处：
引用格式：
[1]王晓艳;张楠;马骥-.基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法)[J].传感技术学报,2022(07):938-944
A类：
改进粗糙集,传感器节点分类
B类：
分类算法,传感节点,识别特征,节点属性,属性约简,分类性能,初始化,上计,适应度值,遗传算法优化,校验,统一编码,编码形式,属性权重,重为,通分,分类方法,混合节点,ms,查全率,查准率,比方,无线传感网络,欧式距离
AB值：
0.293726
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