作者：邱立达,刘天键,林南,黄章超 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2014年第12期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2014120220 DOC编号：DOCCGJS2014120229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了在无线传感器网络中提高数据融合性能，基于深度学习模型，提出一种将层叠自动编码器(SAE)和分簇协议相结合的数据融合算法SAEMDA，该算法在各个簇内构建特征提取分类模型SAEM，通过SAEM对节点数据进行特征提取和分类，之后将同类特征融合并发送给汇聚节点。SAEM的训练既可以采用离线有监督学习也可以采用在线无监督学习。仿真实验表明：和BPFDA，SOFMDA算法相比，SAEMDA在网络能耗大致相当的情况下能将数据融合正确率提高最多7.5%。

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