摘要(Abstract)：
为了降低制造车间传感网能耗,采用基于菌群优化的径向基函数神经网络算法对传感网数据进行融合,去除冗余感知数据并降低数据维度;首先分析传感网节点的分簇及数据传输方式,然后建立基于径向基函数神经网络的生产车间传感网数据融合模型,引入菌群算法,利用菌群算法的趋化、复制和迁徙操作对神经网络的权重进行优化,获得稳定的径向基函数神经网络结构。结果表明,相比常用传感网能耗优化算法,采用菌群优化的径向基函数神经网络优化效率高,在网络能量一定的情况下,能有效减缓节点的"脱网"速度,并增加汇聚节点的接收数据量,通过改变菌群趋化步长的策略获得更优的优化性能。
关键词(KeyWords)：传感网;能耗优化;菌群算法;径向基函数神经网络
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(61961010)
作者(Author): 王海林,张春光,唐超尘,刘鑫
DOI: 10.13349/j.cnki.jdxbn.20210118.001
参考文献(References)：
[1] 黄少华，郭宇，查珊珊，等.离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述[J].计算机集成制造系统，2019,25(2):22-40.
[2] 张新，孙文磊，张建杰，等.基于WSN的车间数据智能采集与监控系统的设计与研究[J].制造技术与机床，2018(1):136-139.
[3] 刘怡，林德钰.基于进化博弈论的工业无线传感网能耗攻防研究[J].测控技术，2018,37(4):58-63.
[4] YARINEZHAD R,SARABI A.Reducing delay and energy consumption in wireless sensor networks by making virtual grid infrastructure and using mobile sink[J].AEU:International Journal of Electronics and Communications,2018,84:144-152.
[5] KOOSHESHI K,EBADI S.Optimization energy consumption with multiple mobile sinks using fuzzy logic in wireless sensor networks[J].Wireless Networks,2019,25(3):1215-1234.
[6] ZHOU C L,WANG M,QU W Q,et al.A wireless sensor network model considering energy consumption balance[J].Mathematical Problems in Engineering,2018,2018(4):1-8.
[7] 程林云，张雷，宋晓娜.基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法[J].计算机测量与控制，2019,27(7):79-84.
[8] WEI D F.Network traffic prediction based on RBF neural network optimized by improved gravitation search algorithm[J].Neural Computing and Applications,2017,28(8):2303-2312.
[9] YIN Y F,LIU J X,ANTONIO SáNCHEZ J,et al.Observer-based adaptive sliding mode control of NPC converters:an RBF neural network approach[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2019,34(4):3831-3841.
[10] 杨剑，宋超峰，宋文爱，等.基于遗传算法的模糊RBF神经网络对遥感图像分类[J].小型微型计算机系统，2018,39(3):621-624.
[11] 晏晓辉，朱云龙，张智聪，等.菌群优化方法及其应用研究综述[J].郑州大学学报(工学版),2018,39(5):1-10,21.
[12] 刘璐，单梁，戴跃伟，等.非线性动态自适应旋转角的量子菌群算法[J].控制与决策，2017,32(12):2137-2144.
[13] 仇林杰，季薇，李汀，等.基于量子菌群算法的三维多输入输出下行链路传输优化方案[J].计算机应用，2017,37(增刊2):15-19.
[14] 李栋，胡芳，李斌，等.无线传感器网络的数据传输优化方法[J].电子设计工程，2019,27(24):99-102,107.
[15] 戴彩艳，陈崚.直接优化AUC进行网络链接预测[J].小型微型计算机系统，2017,38(7):1430-1435.
[16] 杨永健，刘帅.基于SOFM神经网络的无线传感器网络数据融合算法[J].传感技术学报，2013,26(12):1757-1763.
