A Hybrid Neuro‐Fuzzy Optimization Framework for Self‐Healing and Lifetime Enhancement in Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wireless sensor networks (WSNs) are important in real‐time applications such as environmental monitoring, health, and automation in industries. Nevertheless, maintaining stable communication and energy efficiency during topology changes and node failures also comes as one of the major challenges. The majority of the currently existing frameworks, such as GSO, OEPO‐FPA, and fuzzy‐based clustering, specialize in either optimization of energy consumption or fault tolerance, yet many of them do not combine those two concepts effectively. Also, such approaches usually do not have adaptive intelligence to adapt to the evolving network conditions. In order to overcome these shortcomings, the present study is proposing a hybrid neuro‐fuzzy optimization (NFO) framework, that is a synergistic combination of fuzzy inference to handle the uncertainty and multilayer perceptron (MLP) to learn fault patterns dynamically, and use particle swarm optimization (PSO) to optimize routing and duty cycles on a global scale. The implementation of the model took place with MATLAB R2023b and NS‐3 and was tested on the WSN‐DS dataset that includes the main network parameters of residual energy, PDR, and link quality. The proposed approach achieved 92.4% fault detection accuracy, 85% packet delivery ratio, 80% residual energy retention, and extended network lifetime up to 970 rounds, resulting in an improvement of over 15%–25% compared with existing methods. The inclusion of a dynamic feedback loop ensures continuous rule refinement and performance adaptation. This unified and lightweight solution offers a scalable, resilient, and intelligent architecture for self‐healing WSNs, presenting a promising direction for future deployments in resource‐constrained, mission‐critical environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».