为了延长无线传感器网络(WSNs)的使用寿命,在确保数据的有效性和准确性的前提下,采用一种两层的数据融合算法来对数据进行处理,减小传输的数据量。通过联合使用这两种算法,格拉布斯和DS证据理论的联合来对数据进行加权和压缩处理。实验数据表明:算法的使用有效地减少了数据量传输,提高了数据的传输效率,节省了数据传输过程中耗费的能量。 实验环境进行模拟。假设传感器节点的观测量为某一地区的温度，并且对其进行长期观测，以观察该地区的物候。然后在簇首经过数据融合和处理由簇首节点向汇聚节点或者基站传输。本文算法的主要性能通过数据的偏差度和融合效率两个方面进行评估。为检验算法对不同大小规模的WSNs的适用性，实验选择了四种不同规模的WSNs，它们具有不同的节点密度、不同节点数量和相同的测量范围。实验分别设置50，100，150，200个增强中的应用-液压弯管机数控滚圆机滚弧机价格低张家港弯管机多少钱传感器节点随机分布在100m×100m的区域内。为使算法有一个直观的比较，将其与LEACH算法进行性能对比。图2为进行DS证据理论数据融合后和真实值进行的偏差度的比较。本文由张家港市泰宇机械有限公司张家港大棚弯管机采集网络资源整理!   http://www.dapengwanguanji.com/  实验选取4个节点数相同面积相同的区域的温度进行比较，得出各自的平均偏差度和方差。如图2可知，当测量次数较少的时候，测量值和真实值之间存在着一定的偏差。随着测量次数的增多，测量值与真实值越来越接近。图3是通过运用本文算法和Leach算法［7］进行数据处理后，对传输到基站数据量的大小进行比较。由图3可以观察到，对于不同规模的网络两种算法传输的数据量截然图2测量值与真实值比较。当WSNs的规模不断地扩大的时候，本文所采用的算法对数据量的压缩相对稳定，当WSNs的规模较小的时候，为确保所传输的信息量的稳定性，在对不同数据分组映射的过程中采取分组一定，减少每组数据个数的办法，确保了基站所需求的数据量;当WSNs的规模不断增大的过程中，由于各个分组数量不变或者少量增加，每组处理的数据可以明显增多，所以，当节点个数增多时本文算法体现出较强的数据压缩能力和对数据较好的优化处理作用。图3DS与LEACH融合结果比较针对传统图像增强方法中图像细节丢失、图像对比度不明显以及方法普适性差等缺点,提出了一种自适应免疫遗传算法用于图像增强。该算法与传统遗传算法的不同在于引入免疫算子抑制优化过程中出现的退化现象,根据个体适应度自适应调整遗传算子的概率值和基因变异位数,从而增强了种群多样性,提高了算法快速性和全局收敛性。实验结果表明:基于该算法的图像增强具有图像细节清楚、对比度强、方法普适性强等优点。 增强中的应用-液压弯管机数控滚圆机滚弧机价格低张家港弯管机多少钱本文由张家港市泰宇机械有限公司张家港大棚弯管机采集网络资源整理!   http://www.dapengwanguanji.com/