[发明专利]一种采用多粒度级联森林评估链路质量的方法

摘要

本发明公开了一种采用多粒度级联森林评估链路质量的方法，该方法通过利用无线传感网络的链路特性与多粒度级联森林(gcForest，multi‑Grained Cascade forest)模型相结合，提出了一种无线传感器网络链路质量评估的方法。该方法首先获取实验场景下的样本数据，运用步长和中心点优化的聚类算法对样本数据划分链路质量等级；利用分层抽样获取链路中三个区域的样本进行训练，结合级联森林堆叠结构建立多粒度级联森林链路质量评估模型；最后通过准确性、稳定性和敏捷性评价整个链路质量评估模型的性能。本发明优点在于运用链路区域特性与分层抽样改善不平衡链路质量数据集对评估模型性能的影响，提高评估结果的准确性和稳定性，为给上层协议的优化奠定基础。

主权项

1.一种采用多粒度级联森林评估链路质量的方法，其特征在于，首先获取实验场景下的样本数据，然后使用步长和中心点优化聚类算法划分样本的链路质量等级；然后运用链路的区域特性通过分层抽样提取链路质量数据特征，构建贴合链路质量评估的多粒度级联森林模型；最后通过准确性、稳定性和敏捷性评价模型的性能，具体包括以下步骤：/n步骤S1：设计实验场景模拟链路的多种状态，获取样本数据，采用步长增加和中心点优化的K-Medoids聚类算法对链路质量等级进行划分；/n步骤S2：依据链路的不对称级别和信噪比划分连通、过渡和未连通区域链路的样本，将三层样本进行分层抽样训练后得到的特征向量输入级联森林，构建基于多粒度级联森林的链路质量评估模型，将链路质量等级作为模型的输出结果；/n步骤S3：通过定义的准确率以及自定义的稳定性和敏捷性对模型的性能进行评价。/n