內(nèi)分泌機制在傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中的若干研究.pdf

1、基于生物體信息處理機制的智能模型或算法的研究是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向，體現(xiàn)了現(xiàn)代科學(xué)研究進(jìn)展中多學(xué)科、多領(lǐng)域的交叉融合、互相促進(jìn)的特點。生物機體內(nèi)主要有三大信息處理系統(tǒng)：神經(jīng)系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)和內(nèi)分泌系統(tǒng)，共同發(fā)揮機體在內(nèi)外環(huán)境變化下的自適應(yīng)過程，維持機體的正常生命活動?；谏窠?jīng)系統(tǒng)和免疫系統(tǒng)機制，人們提出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工免疫系統(tǒng)的理論、模型和算法，并得到了成功的工程實際應(yīng)用，充分證明了基于生物體信息處理機制的人工智能模型研究的意義和

2、價值，并促使人們對其他人工智能模型的研究。
　　 作為機體內(nèi)三大信息處理系統(tǒng)之一，內(nèi)分泌系統(tǒng)蘊含著豐富的復(fù)雜而獨特的信息處理機制可用于人工智能模型研究。抽取內(nèi)分泌系統(tǒng)信息處理機制，建立基于內(nèi)分泌系統(tǒng)作用機制的人工模型或算法是人工智能領(lǐng)域又一重要研究課題，對于開發(fā)新的智能處理系統(tǒng)和促進(jìn)人工智能研究的發(fā)展有著重要意義。建立具有應(yīng)用價值的通用的人工內(nèi)分模型或算法是人工內(nèi)分泌系統(tǒng)真正建立的標(biāo)志，需要深入研究發(fā)掘機體內(nèi)分泌系統(tǒng)的信息處理機

3、制，同時兼顧實際應(yīng)用的需要。本文在深入探索和發(fā)掘機體內(nèi)分泌系統(tǒng)蘊含的信息處理機制的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了基于內(nèi)分泌系統(tǒng)荷爾蒙作用機制的傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究。具體來說，本文的主要研究工作和貢獻(xiàn)有：
　　 (1)深入研究內(nèi)分泌系統(tǒng)作用機理，從信息處理角度總結(jié)概括內(nèi)分泌系統(tǒng)的功能特點，從中抽取信息處理機制。
　　 (2)基于內(nèi)分泌荷爾蒙消息傳遞機制，提出一種傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)監(jiān)測跟蹤算法，應(yīng)用于傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點自主協(xié)作，共同完成目標(biāo)監(jiān)測跟蹤的

4、任務(wù)。實驗仿真表明，荷爾蒙消息傳遞機制的引入能夠在保證監(jiān)測質(zhì)量的同時，減少共同參與任務(wù)的節(jié)點數(shù)量，減少能量消耗。
　　 (3)基于內(nèi)分泌系統(tǒng)荷爾蒙調(diào)節(jié)機制，提出一種適用于大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇多跳路由算法，應(yīng)用于傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化。仿真實驗表明，傳感器網(wǎng)絡(luò)能形成優(yōu)化的分簇結(jié)構(gòu)和多跳路由，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，提高網(wǎng)絡(luò)生存期。
　　 本文對內(nèi)分泌系統(tǒng)信息處理機制進(jìn)行了較深入的發(fā)掘，并探索了將內(nèi)分泌作用機制解決傳感器網(wǎng)絡(luò)若干問題