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公开(公告)号：CN114205772A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111511956.4
申请日：2021-12-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种改进型无线传感器网络节能路由算法，包括以下步骤：S1.设定无线传感器网络的基本参数，结合高斯分布产生遗传算法的初始解；S2.计算每个染色体的适应度值，并保留适应度值较小的染色体；S3.任意选择两个染色体作为父本，交叉互换，生成新的子代染色体，并引入变异；S4.S2‑S3若未达到循环次数则继续返回S2；S5.使用蚁群算法寻找到基站的路径；S6.根据概率选择下一跳的节点；S7.更新路由表，直到蚂蚁到达sink节点后，更新全局信息素；若蚂蚁未到达sink节点则返回S6；S8.S5‑S7的循环次数若未达到蚁群算法预设循环次数，则继续返回S5，若已经达到则完成簇内传输和簇头到基站的传输，并记录相关数据。本发明可以有效地延长网络的寿命，节约网络的能量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109525956B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201910001087.7
申请日：2019-01-02
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W4/38 , H04W40/10 , H04W52/02 , H04L12/715 , H04L12/733 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了无线传感网中基于数据驱动的分簇的节能的数据收集方法，该方法主要由基于数据的分簇算法以及基于这种簇结构的数据收集框架构成，本文提出的基于数据的分簇能够实时对网络中的数据序列进行聚类，并根据聚类结果进行分簇，数据收集框架使得每个节点在本地检测数据冗余性并过滤冗余数据，最终通过构建节能的簇结构以及在数据收集过程中避免冗余数据的传输来达到节能的效果。
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公开(公告)号：CN112822747B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110229501.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感网中基于改进的遗传算法和蚁群算法的路由选择策略的研究，包括：设定网络的基本参数，确定能耗模型，结合高斯分布产生遗传算法的初始解；当达到设定的轮数时，计算每个染色体的适应性函数值，使用精英法保留个体，并选择两个染色体作为父本，交叉互换，生成新的子代，进行基因位突变；确定簇头节点，更新全局信息素，当达到蚁群算法的循环次数时，每一个簇头节点使用蚁群算法需找到基站的路径；更新路由表，计算候选节点，使用轮盘赌方法选择下一跳的节点，直到蚂蚁到达基站，完成簇内传输和簇头到基站的传输，得到能耗最小的传输路径。能够增强了在随机网络内的适应性，延长网络寿命，降低节点传输到基站的能耗。
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公开(公告)号：CN112822747A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110229501.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W40/10 , H04W40/24 , G06N3/00 , G06N3/12 , H04L12/715 , H04L12/721 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种无线传感网中基于改进的遗传算法和蚁群算法的路由选择策略的研究，包括：设定网络的基本参数，确定能耗模型，结合高斯分布产生遗传算法的初始解；当达到设定的轮数时，计算每个染色体的适应性函数值，使用精英法保留个体，并选择两个染色体作为父本，交叉互换，生成新的子代，进行基因位突变；确定簇头节点，更新全局信息素，当达到蚁群算法的循环次数时，每一个簇头节点使用蚁群算法需找到基站的路径；更新路由表，计算候选节点，使用轮盘赌方法选择下一跳的节点，直到蚂蚁到达基站，完成簇内传输和簇头到基站的传输，得到能耗最小的传输路径。能够增强了在随机网络内的适应性，延长网络寿命，降低节点传输到基站的能耗。
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公开(公告)号：CN111259924A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010012834.X
申请日：2020-01-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种边界合成算法，涉及不平衡数据的分类技术领域，包括以下步骤：设原始训练数据集为D，正类样本集为P，正类样本数目为pnum，负类样本集为N；步骤一，通过BSMOTE算法将正类样本集为P分成噪声样本集、边界样本集和安全样本集；步骤二，在给定过采样率ratio的情况下，训练数据集需合成新样本的数量G得以确定，为每个正类边界样本赋予采样权值ωj，由ωj与G得到每一个正类边界样本应合成新样本的数目gj；步骤三，将步骤二所得的gj个新样本与噪声样本集、安全样本集和负类样本集共同组成平衡的训练数据集，本发明的有益效果是：提高了分类器对不平衡数据的分类效果。
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公开(公告)号：CN109525956A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201910001087.7
申请日：2019-01-02
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W4/38 , H04W40/10 , H04W52/02 , H04L12/715 , H04L12/733 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了无线传感网中基于数据驱动的分簇的节能的数据收集方法，该方法主要由基于数据的分簇算法以及基于这种簇结构的数据收集框架构成，本文提出的基于数据的分簇能够实时对网络中的数据序列进行聚类，并根据聚类结果进行分簇，数据收集框架使得每个节点在本地检测数据冗余性并过滤冗余数据，最终通过构建节能的簇结构以及在数据收集过程中避免冗余数据的传输来达到节能的效果。
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