基于BA‑BPNN数据融合的WSAN执行器任务分配方法

专利申请号：CN201610828651.9

公 开 号：CN106384153A

发 明 人：齐蔚然 苗红霞 刘娟 苗雪娇 胡刚 江冰 

代 理 人：孙彬

代理机构：32225 常州市科谊专利代理事务所

专利类型：发明申请

申 请 日：20170208

公 开 日：20160918

专利主分类号：G06N3/00(20060101)

关 键 词：蝙蝠 数据融合 数据融合模型 任务分配 传感器节点信息 前馈神经网络 任务分配信息 随机搜索算法 加速网络 全局最优 群体智能 算法优化 位置更新 训练过程 优化算法 最优参数 启发式 权值和 多层 构建 响度 算法 回声 收敛 避开 发射 优化 

摘      要：本发明公开了一种基于BA‑BPNN数据融合的WSAN执行器任务分配方法,该方法采用BA优化的BP神经网络建立数据融合模型。具体是采用蝙蝠算法优化BP神经网络的权值和阈值，构建数据融合模型，对传感器节点信息进行数据融合，从而得出执行器节点的任务分配信息。蝙蝠算法是一种元启发式群体智能优化算法，它利用微型蝙蝠在不同发射速度和响度情况下的回声定位方法，从而能够实现精准捕猎、避开障碍的随机搜索算法。BP神经网络是一种在训练过程中能够寻找全局最优值的多层前馈神经网络，可以加速网络收敛速率。该方法通过蝙蝠个体的位置更新来寻找BP神经网络的最优参数，数据融合更加精确，执行器任务分配更合理。