基于机器学习的WSN无线通信模块故障诊断方法

张实君程杰辛霆麟陈重韬

【摘要】：综合模糊推理和神经网络的优点,采用改进的学习算法,针对WSN的电流电压与故障之间的联系,通过机器学习算法对无线通信模块的节点电流进行故障诊断。

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2	IBM大数据专家 James Kobielus　范范编译;机器学习已成为大数据基石[N];网络世界;2014年
3	本报记者房琳琳;合久必分：分布式“机器学习”应运而生[N];科技日报;2014年
4	雨辰;机器学习类图书为什么火爆[N];中华读书报;2014年
5	本报记者陈晓煊　通讯员沈甸;故障诊断有新招抢修复电更高效[N];中国电力报;2014年
6	李继光;铡草机常见故障诊断及排除[N];云南科技报;2003年
7	上海硅知识产权交易中心;WSN技术尚未成熟中美专利数量相近[N];中国电子报;2010年
8	百度公司技术副总监多媒体部负责人余凯;深度学习与多媒体搜索技术演进[N];中国信息化周报;2013年
9	武汉科技学院纺织服装学院林子务;设备故障的诊断[N];中国纺织报;2004年
10	本报记者　矫阳;铁路运行安全保护神[N];科技日报;2006年

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