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[1]袁旭华,惠小静.基于极限学习机的农业传感网络节点硬件故障诊断[J].江苏农业科学,2018,46(06):170-174.
　Yuan Xuhua,et al.Diagnosis of agricultural sensor network node hardware fault based on extreme learning machine[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(06):170-174.
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基于极限学习机的农业传感网络节点硬件故障诊断(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第46卷
期数:
2018年06期
页码:
170-174
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2018-03-20

文章信息/Info

Title:
Diagnosis of agricultural sensor network node hardware fault based on extreme learning machine
作者:
袁旭华;  惠小静
延安大学数学与计算机科学学院，陕西延安 716000
Author(s):
Yuan Xuhua; et al
关键词:
无线传感器网络; 故障诊断; 极限学习机; 径向基函数; 诊断精度
Keywords:
-
分类号:
TP212.9
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对农业传感器网络节点部署于恶劣环境时容易造成节点出现各种故障，导致网络无法完成监测任务的现象，提出一种基于极限学习机的农业无线传感器网络节点硬件故障诊断方法，详细阐述传感器节点的故障原因及分类，同时叙述了极限学习机的基本原理。利用极限学习机学习时间短、参数设置少、泛化能力好等特点，将采集的节点硬件故障样本数据引入训练好的极限学习机中，实现对节点各种硬件模块故障的识别。通过与BP(back propagation)算法、改进的径向基函数(radical basis function，简称RBF)算法和粒子群算法进行试验对比分析可知，本研究算法的故障诊断精度比其他3种算法分别高14.8、9.6、5.8百分点，能较好地适用于无线传感器网络(wireless sensor networks，简称WSNs)节点硬件故障诊断。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2016-09-25
基金项目：国家自然科学基金(编号：11471007)；延安大学科研青年项目(编号：YDQ2016-24)。
作者简介：袁旭华(1979—)，男，陕西宜川人，硕士，讲师，主要从事信息处理和物联网方面研究。E-mail：ydyxh@126.com。
通信作者：惠小静，博士，教授，研究方向为不确定性推理等。E-mail：xhmxiaojing@163.com。
更新日期/Last Update: 2018-03-20