【摘 要】
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为实现无线传感器网络（WSN）原始感知数据融合中不确定分析的量化决策和智能处理,在WSN层次化的数据融合机制下,引入粗糙集理论的决策表和决策网络智能技术,设计智能型和规则型2
【机 构】
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湖北经济学院信息管理学院,武汉大学计算机学院
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为实现无线传感器网络（WSN）原始感知数据融合中不确定分析的量化决策和智能处理,在WSN层次化的数据融合机制下,引入粗糙集理论的决策表和决策网络智能技术,设计智能型和规则型2类Agent,由此构建多层Agent数据融合的无线传感器决策网络（WSDN）模型,并研究层间智能Agent型和属性间规则Agent型WSDN的多样性。应用结果表明,该模型能较好地适用于典型的WSN场合,实现Agent间的融合优化与智能决策。
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