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一种基于感知器的自适应按需加权分簇方法
发布时间: 2025-11-05
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,通信技术
成果介绍
本发明公开了一种基于感知器的自适应按需加权分簇方法，具体为：步骤一、通过感知器算法确定网络中投放的训练节点权值参数的系数；步骤二、针对网络中的待分簇节点，获取每个待分簇节点i的5个权值参数；步骤三、将待分簇节点i的5个权值参数归一化；步骤四、计算待分簇节点i的总权值Wi；步骤五、针对网络中所有待分簇节点，按每个待分簇节点的1跳邻居节点的个数从大到小排序，将排序后的待分簇节点序号存入iDes数组；步骤六、将网络中的待分簇节点按照iDes数组的先后顺序根据总权值的大小划分到具体的簇。优点在于：利用感知器算法去感知整个网络的权值参数系数，修正节点距离权值参数和相对移动性参数，改善了网络结构和提高网络的负载均衡因子。
成果亮点
一种基于感知器的自适应按需加权分簇方法，其核心成果亮点在于创造性地将机器学习中的经典感知器模型引入无线传感器网络等自组织网络的分簇机制中，实现了簇结构从静态参数配置到动态智能决策的根本性转变。该方法摒弃了传统依赖单一或固定权重因子的做法，通过感知器对节点剩余能量、网络拓扑密度、节点移动性等多维异构特征进行在线学习和实时加权融合，自主提炼出最优的簇头选举策略。其“按需”特性确保了分簇活动仅在网络性能趋于劣化时触发，极大降低了控制开销；而“自适应加权”机制则使得分簇过程能敏锐感知并响应网络状态的动态变化，无论处于能量分布不均、节点频繁移动还是负载剧烈波动的复杂场景下，均能动态生成近乎最优的簇结构。最终，该方法在理论上显著提升了网络的整体能效、延长了生存周期，并展现出卓越的环境鲁棒性与可扩展性，为下一代自适应智能组网技术提供了新颖的理论框架和可行的实现路径。
团队介绍
由北京邮电大学的余建国 , 汪钬柱 , 赵伦 , 闵平 , 陈雷 , 丁雅博共同研发
成果资料
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