[发明专利]一种基于模糊聚类算法的无线传感器网络节点分簇优化方法

权利要求书

1.一种基于模糊聚类算法的无线传感器网络节点分簇优化方法，其特征在于，所述方法的算法是通过一些设定的指标对样本进行划分将同一个类别划分为一个类然后对各个类进行迭代计算使得每个类都有自己的隶属度，通过迭代进行隶属度的计算，直到完全收敛为止；收敛条件是隶属度的变化量小于规定的阈值；

具体步骤如下:

1）确定模式类数K，1<K≤N，N为样本个数；

2）按照样本个数建立初始矩阵，并使得矩阵列元素和为0；

3）通过算式子求Zi(L)；

4）对得到的数据进行计算得到新的U(L + 1)；

5）需要求出迭代的聚类中心不断重复直到完全收敛；

6）得到新的U (L + 1)进行聚类，划分方法是按照隶属原则进行的，若

则类。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊聚类算法的无线传感器网络节点分簇优化方法，其特征在于，所述L为这里面的迭代；

式中，Z为聚类中心，U为隶属度矩阵，为矩阵u中第i行第j列的数据，为数据集的第j个数据，参数m≥2，在计算得到的各个聚类中心都要用到N个样本当中。

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊聚类算法的无线传感器网络节点分簇优化方法，其特征在于，所述U(L + 1)，具体计算如下:

为避免分母为零，特别的:

若

可见，d_ij越大，u_ij（L+1）越小，其中d为点到质心的距离。

4.根据权利要求1所述的一种基于模糊聚类算法的无线传感器网络节点分簇优化方法，其特征在于，所述收敛条件:

其中为规定的参数，在不断的迭代后可以得到一个相对收敛的数值，还可以得到各个迭代后的聚类中心。