【摘 要】
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无线传感器网络是部署在监测区域,大量具有感知和监测环境的传感器节点通过自组织方式构建的分布式传感网络。由于传感器节点资源受限,以及大量的干扰因素存在,有效、实时的链路质量评估机制可以为路由协议提供可靠的信息,保证网络拓扑稳定,进而实现数据高效传输,提高网络吞吐率,节省资源提升网络的使用周期。超限快速决策树（Extremely Fast Decision Tree,EFDT）作为一种在线机器学习方法
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无线传感器网络是部署在监测区域,大量具有感知和监测环境的传感器节点通过自组织方式构建的分布式传感网络。由于传感器节点资源受限,以及大量的干扰因素存在,有效、实时的链路质量评估机制可以为路由协议提供可靠的信息,保证网络拓扑稳定,进而实现数据高效传输,提高网络吞吐率,节省资源提升网络的使用周期。超限快速决策树（Extremely Fast Decision Tree,EFDT）作为一种在线机器学习方法,具有结构简单、感知概念漂移能力强、自更新迅速等特性。通过分析不同场景中,不同时间段,物理层参数与包接收率之间的关系,选取接收信号强度指示均值、链路质量指示均值以及信噪比均值作为链路质量评估模型输入参数;根据包接收率划分的链路质量等级作为链路质量的评价指标,将链路质量评估问题转化为一个分类问题,构建一种基于EFDT的链路质量评估模型;采用基尼指数作为决策节点的启发式度量;由于原有模型时间复杂度较高,针对原有的链路质量评估模型结构的研究,通过改进决策节点选取分裂属性的样本数目对EFDT模型优化;采用准确率和时间复杂度评估模型。本文在环境复杂（室内）和较为稳定（走廊和停车场）的场景中部署无线传感器网络,采用自主研发的链路质量测试平台采集数据。实验结果表明,经过本文改进后的EFDT模型性能最优;与原始的EFDT模型、模糊逻辑、快速决策树模型和随机梯度下降的逻辑回归模型这些在线评估模型相比,无论在环境条件复杂（室内）或者环境稳定（走廊和停车场）的条件下,本文构造的模型与具有较高的准确率和较低的时间复杂度。
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