基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法

为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合,提出基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法。按照改进PSO算法的作用机制,确定欧氏距离指标的计算数值,实现对网络数据的处理。在无线传感器网络体系中定义聚类排序原则,结合相关数据样本求解自适应期望熵,完成无线传感器网络数据自适应聚类算法研究。实验结果表明,在改进PSO算法作用下,无线传感器网络数据经过整合后的簇类对象集合数量由20个减少到6个,能够解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,满足按需整合相似信息参量的实际应用需求。