作者：宋喜忠 单位：信阳师范学院 出版：《信阳师范学院学报(自然科学版)》2014年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXYSK2014020330 DOC编号：DOCXYSK2014020339 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传感器节点通常被随机布撒于环境恶劣甚至无人能及的区域，容易发生各类故障.为了解决此问题，研究了基于K-Means算法和粗糙集神经网络的节点故障诊断方法.首先，采用改进的K-Means算法离散化数据连续属性值；然后，通过粗糙集互信息法对数据属性进行约简，以提高诊断效率；最后，建立三层的BP神经网络故障诊断模型，通过蛙跳算法对权值优化得到最终的故障诊断模型.仿真实验证明文中方法能实现传感器节点故障诊断，且与其他方法相比，具有较高的故障诊断精度和较少的诊断时间。

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