作者：阚杰,张瑞瑞,陈立平 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2014年第07期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2014070330 DOC编号：DOCCGQJ2014070339 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 无线传感器网络(WSNs)工作环境复杂，不可避免会出现感知数值缺失问题。提出一种基于BP神经网络模型的缺失数值估计算法，利用同节点多参数间相关性特点，以强相关参数集为输入进行缺失数值输出估计。为了提高数值估计准确性和稳定性，提出将上述算法与线性回归算法结合，对二种缺失数值估计量进行加权平均，针对变化规律复杂的缺失数值进行有效的估计。基于实际采样数值进行仿真分析，结果表明：算法能够有效地完成缺失数值估计，同时对WSNs拓扑结构和节点覆盖率依赖性较弱，实用性较好。

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