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为了提高分散在无线传感器网络各个节点上的数据训练的准确度和时效性,采用多层感知器分类算法训练数据,并将分类算法部署在TensorFlow分布式集群上,以实现协同训练。结果表明本算法与传统算法相比,准确率能控制在95%以上,训练时间缩短了65.8%,具有实际应用价值。
基于多层感知器的无线传感器网络分布式协同训练方法研究
【摘 要】
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为了提高分散在无线传感器网络各个节点上的数据训练的准确度和时效性,采用多层感知器分类算法训练数据,并将分类算法部署在TensorFlow分布式集群上,以实现协同训练。结果表
【机 构】
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福州职业技术学院阿里巴巴大数据学院,福建师范大学数学与信息学院
【出 处】
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荆楚理工学院学报
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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国家自然基金项目(61841701)
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