基于深度森林的无线传感器网络故障分类算法

张鹏; 李志; 邸希元

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针对无线传感器网络(WSN)节点容易出现故障从而导致网络瘫痪的问题,提出了一种基于改进的深度森林的无线传感器网络故障分类方法;深度森林是基于森林的集成学习方法,其输入是多维特征向量,特征向量将由多粒度扫描和级联森林这两个主要组成部分进行处理,多粒度扫描通过处理数据之间的关系来增强数据表示的能力,级联森林用于分类或预测;针对级联森林部分随着层数的增加可能造成的维数问题进行优化后,将该算法用于故障分类可以提高故障诊断的精确度;在仿真验证阶段,将该算法与深度神经网络(DNN)和支持向量机(SVM)算法进行对比;结果显示,该算法可以准确地识别出不同的故障类型,并且在损坏故障和电源故障的识别达到了最高精度,综合平均精度在98.4%;对偏移故障、漂移故障和通信故障的识别略低于卷积神经网络(CNN)算法,但综合训练时间、参数调节来看,该算法更能满足实际工程的需要。

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来源
《计算机测量与控制》 |2022年第1期|26-33|共8页
作者
张鹏; 李志; 邸希元;
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作者单位

哈尔滨理工大学自动化学院;

哈尔滨150080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
无线传感器网络; 故障诊断; 故障分类; 深度森林; 算法优化;

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