融合Kleinberg模型CNN/LSTM級(jí)聯(lián)的多傳感器數(shù)據(jù)同步算法研究

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摘 要：智能家居系統(tǒng)不斷更新，智能控制數(shù)字家庭設(shè)備要求逐漸提升，家庭自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展關(guān)鍵在于多設(shè)備間的無(wú)縫對(duì)接與協(xié)同作業(yè)，為此提出1種創(chuàng)新的數(shù)據(jù)同步算法。該算法通過(guò)CNN/LSTM級(jí)聯(lián)數(shù)據(jù)同步，使多傳感器的異構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)同獲得妥善解決，通過(guò)級(jí)聯(lián)可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高數(shù)據(jù)處理精確率與靈活性。融合Kleinberg模型，從網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)和平均路徑長(zhǎng)度2個(gè)參數(shù)角度構(gòu)建小世界網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)重連概率[p]值的有效分析，提升網(wǎng)絡(luò)同步性能，增強(qiáng)空間搜索范圍，優(yōu)化算法在數(shù)據(jù)同步上的預(yù)測(cè)精度與響應(yīng)效率。（剩余9449字）