复杂环境下无线传感器网络健康管理研究

　　无线传感器网络被应用于复杂环境下时，存在缺乏故障数据、监测数据丢失、监测数据可靠性下降、运行环境干扰等诸多不利因素，因此会影响健康管理的可靠性和准确性。本书基于置信规则库专家系统研究无线传感器网络健康管理系统的建模方法，并应用于工程实践。置信规则库专家系统融合了定量数据和定性知识，能处理专家定性知识存在的模糊性和不确定性的问题。为确保建模过程的透明性和可参与性，本书采用证据推理规则作为推理工具，保证推理结果是可解释和可追溯的。 本书可作为高等院校人工智能、网络安全、自动控制等相关专业的本科生或研究生教材，也适合从事无线传感器网络相关工作的工程技术人员阅读参考。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

　　李绍华，大连外国语大学，创新创业学院，博士，副教授，硕士生导师，CCF会员。主要从事传感器网络健康管理，证据推理与置信规则库研究。发表学术论文20余篇，主编出版教材4部，主持省部级课题5项，并主持参与多项横向课题的研发。主持获得辽宁省普通高等教育本科教学成果三等奖2次，获得实用新型专利1项，软件著作权8项。指导学生在“互联网 ”“挑战杯”“三创赛”“蓝桥杯”“泰迪杯”等竞赛中，取得国家级省级奖项100余项，多次获得优秀指导教师称号。

 
第1章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2研究现状2
1.2.1复杂系统健康管理研究现状2
1.2.2无线传感器网络健康管理研究现状4
1.2.3置信规则库研究现状6
1.3研究问题的提出与结构安排12
1.4本章小结13
1.5参考文献14
第2章无线传感器网络健康评估指标体系20
2.1引言20
2.2常见健康指标20
2.3健康评估指标体系的构建21
2.3.1覆盖率22
2.3.2故障率25
2.4本章小结27
2.5参考文献27
第3章数据丢失状态下无线传感器网络健康评估28
3.1引言28
3.2问题描述29
3.2.1数据丢失状态下健康评估的问题描述29
3.2.2基于双BRB的无线传感器网络健康评估模型30
3.3数据丢失状态下无线传感器网络健康评估模型的推导31
3.3.1基于BRB的丢失数据补偿模型31
3.3.2基于BRB的无线传感器网络健康评估模型33
3.3.3初始健康评估模型的优化34
3.3.4健康评估模型的建模过程35
3.4实验验证36
3.4.1WSN健康评估模型实验描述36
3.4.2WSN丢失数据补偿模型的构建36
3.4.3WSN健康评估模型的构建39
3.4.4WSN健康评估模型的训练和测试40
3.5本章小结46
3.6参考文献46
第4章数据不可靠状态下无线传感器网络健康评估49
4.1引言49
4.2问题描述50
4.2.1数据不可靠下健康评估的问题描述50
4.2.2基于BRBr的健康评估模型的描述51
4.3数据不可靠下无线传感器网络健康评估模型的构建51
4.3.1利用平均距离计算特征的可靠度52
4.3.2基于BRBr的健康评估模型的推导52
4.3.3初始健康评估模型的优化54
4.3.4健康评估模型的建模过程56
4.4无线传感器网络健康指标可靠度敏感性分析56
4.4.1评估结果相对于指标可靠度的敏感性分析56
4.4.2评估结果相对于指标权重的敏感性分析59
4.4.3模型可靠度相对于属性可靠度的敏感性分析60
4.5实验验证60
4.5.1WSN健康评估模型的实验描述60
4.5.2WSN健康评估模型的构建61
4.5.3WSN健康评估模型的训练和测试63
4.6本章小结66
4.7参考文献66
第5章考虑属性质量因子的无线传感器网络故障诊断69
5.1引言69
5.2相关工作69
5.3问题描述70
5.3.1节点故障诊断的问题描述70
5.3.2基于BRBSAQF的WSN节点故障诊断模型71
5.4基于BRBSAQF的WSN节点故障诊断模型的构建72
5.4.1数据特征的提取72
5.4.2计算属性质量因子72
5.4.3BRBSAQF的规则构建和推理过程74
5.4.4模型优化过程75
5.4.5模型建立过程76
5.5实验验证77
5.5.1使用BRBSAQF进行故障诊断77
5.5.2与其他模型的比较81
5.6本章小结83
5.7参考文献84
第6章基于幂集置信规则库的无线传感器网络节点故障诊断86
6.1引言86
6.2相关工作86
6.3问题描述87
6.3.1WSN节点故障诊断的问题描述87
6.3.2WSN节点故障诊断的模型构建89
6.4基于PBRB的WSN节点故障诊断模型90
6.4.1构建模型90
6.4.2模型推理92
6.4.3模型优化93
6.4.4建模过程94
6.5实验验证95
6.5.1数据描述95
6.5.2构建模型96
6.5.3模型的训练和测试98
6.5.4不同优化算法的比较99
6.5.5与其他方法的比较102
6.6本章小结104
6.7参考文献105
第7章复杂环境下无线传感器网络健康维护决策107
7.1引言107
7.2问题描述108
7.2.1复杂环境下最优维护决策的问题描述108
7.2.2基于BRB的无线传感器网络最优维护决策模型108
7.3无线传感器网络最优维护决策的推理109
7.3.1基于BRB的健康评估模型110
7.3.2基于Wiener过程的健康预测模型111
7.4无线传感器网络最优维护决策的优化和建模113
7.4.1基于PCMAES的优化模型113
7.4.2最优维护决策模型的建模过程115
7.5实验验证115
7.5.1最优维护决策的实验描述115
7.5.2最优维护决策模型的构建117
7.5.3模型的训练和测试119
7.6本章小结121
7.7参考文献121
第8章结论与展望124
8.1结论124
8.2创新点124
8.3展望126
附录A基本概念127
A.1专家系统127
A.2专家知识的不确定性和模糊性128
A.3专家系统的可解释性128
A.4辨识框架129
A.5基本概率质量129
A.6全局无知和局部无知129
A.7信任函数和似然函数130
A.8DempsterShafer理论131
A.8.1概述131
A.8.2合成规则133