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A threshold‐based sorting algorithm for dense wireless sensor systems and communication networks
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AI
DOI：10.1049/wss2.12048.png)
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摘要
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摘要如今，无线传感器系统和通信网络中的时变及高密度数据促使我们提出并实现用于搜索、聚类和排序的低复杂度、高时效性算法。本研究提出了一种适用于密集和超密集网络的基于阈值的排序算法。该算法并非对大数据集中的全部数据进行排序并选择其中一部分，而是对大于或小于某一阈值水平，或位于两个阈值值之间的特定数量的元素进行排序。首先，基于数据的均值和标准差，分别针对已知的（高斯分布、均匀分布、瑞利分布和负指数分布）和未知的概率分布，提出了寻找精确阈值和近似阈值的理论分析。然后，实现了一种排序预定数量数据的算法。最后，从时间复杂度阶、运行时间和相似度测度三个角度展示了所提出算法的有效性。为此，通过理论分析和数值分析，证明了在已知和未知分布条件下，所提出的算法相较于传统的归并排序、快速排序和基于K-均值的排序算法，以及渐进式的传统版本具有更优的性能。
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