《表1 判断结果及操作：基于BP网络判断传感器数据可信度研究》

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《基于BP网络判断传感器数据可信度研究》

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传感器节点传输的是一些简单的信息，如温度、光照、湿度、地面震动频率、红外感应强度、环境噪声、电池电量释放曲线等环境信息。本文抽取节点传送的具有一定意义的特征信息，使用BP神经网络进行训练，得出训练后的结果集。当节点再次发送信息时，使用训练得到的相关参数对节点发送的信息进行判断。如果判断后的结果在绝对可信的范围内，则进行转发，并把该信息加入训练集；如果判断后的结果在相对可信的范围内，则该信息可以作为训练值参加后续的训练过程，但节点信息不转发；如果判断后的值绝对不可信，则直接丢弃。这样动态地认证节点发送的信息，不需要对节点传输的身份信息进行加密，不用考虑非法节点的伪造，节省了节点的运算时间，延长了节点的使用寿命。判断结果及操作如表1所示，判断流程如图4所示。