基于贝叶斯优化集成学习的WSN关键节点识别

在无线传感器网络中,关键节点检测用于识别和维护网络中对数据传输和网络稳定性最为关键的节点是一个热点问题。通过贝叶斯优化算法优化模型的超参数,提出一种基于集成学习的关键节点识别模型,利用不同网络规模的数据集生成关键节点标签确保超参数最优性,进而提高模型整体性能。在特征提取阶段,设计提取了7个特征,以提高模型识别的准确度。两组仿真实验证明,与其他五种常用关键节点检测算法相比,该模型在网络结构和节点能耗两方面均显示出明显优势。