无线传感器网络通常部署在复杂多变的环境中,而现有方法难以适应动态化的环境,导致数据聚合效果不佳,因此,为提高大规模无线传感器数据聚合处理的效果,提出基于强化学习的大规模无线传感器数据语义关联聚合方法.利用卷积神经网络来提取无线传感器数据语义,将这些原始数据转换为可理解的信息,更好地揭示数据之间的内在联系,为后续聚合提供支撑.基于数据语义间的相似度,对无线传感器数据语义进行关联聚合.为适应环境变化,提高数据聚合效果,将关联聚合结果作为输入,通过强化学习对聚合结果进行优化调整,进一步提高大规模无线传感器数据语义关联聚合效果.实验结果表明,所设计的方法在实际应用中无线传感器通信网络吞吐量达到630 bit/s,数据丢失量趋近于 0,聚合效果更好.
万方数据
维普
