【摘 要】
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为减少无线传感器网络中的数据冗余，延长网络生命周期，克服基于BP（back propagation）神经网络的数据融合算法收敛慢、数据精度低、易陷入局部最优的缺点，提出了一种基于烟花算法优化的无线传感器网络融合算法（IFWABP）。首先，在烟花算法中使用Tent混沌图改进烟花种群的初始位置分布，使初始烟花分布更加均匀。然后利用改进的烟花算法优化BP神经网络的权重矩阵、阈值矩阵等参数进行数据融合。最
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目（2021JJ50093）； 国家自然科学基金资助项目（11875164）； 湖南省重点研发计划基金资助项目（2018SK2055）； 湖南省研究生科研创新基金资助项目（QL20210218）；
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为减少无线传感器网络中的数据冗余，延长网络生命周期，克服基于BP（back propagation）神经网络的数据融合算法收敛慢、数据精度低、易陷入局部最优的缺点，提出了一种基于烟花算法优化的无线传感器网络融合算法（IFWABP）。首先，在烟花算法中使用Tent混沌图改进烟花种群的初始位置分布，使初始烟花分布更加均匀。然后利用改进的烟花算法优化BP神经网络的权重矩阵、阈值矩阵等参数进行数据融合。最后通过仿真对算法的性能进行了测试和分析。仿真结果表明，对比其他算法，IFWABP算法提升了无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）数据融合的精度，降低了网络能耗，延长了网络生命周期。
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