看了與上一篇研究方向一致的文章，上一篇19年的，這一篇22年的更新。若有侵權，請聯系刪除。

I. INTRODUCTION????????介紹

?主要介紹了使用貝葉斯網絡和歷史數據對無線傳感器網絡可維護性研究的重要性和必要性，并對下面的各章進行了總結。

本文的其余部分組織如下:第二節論述了WSN維護的相關研究工作。第三節分為兩小節。一篇描述了貝葉斯網絡模型，另一篇討論了期望最大化算法。在第四節中，將提出的技術和可維護性模型用于實驗和實際推理。第五節得出結論。

II. RELATED WORK IN WSN MAINTTENANCE????????WSN維護的相關工作

1、人們在無線傳感器網絡可靠性方面取得了許多成果

（1）提取了影響傳感器網絡可靠性的因素，建立了傳感器網絡可靠性評估模型;

（2）對無線傳感器網絡可靠性研究分別在節點層、通信層和感知層進行

（3）進行了特殊應用環境下的無線傳感器網絡的可靠性研究

2、對WSN可靠性的研究的局限性

（1）忽略了各種可靠性影響因素之間的相關性，更談不上對其進行全壽命周期的綜合評價

（2）在大多數研究中，更多的是關注無線傳感器網絡設計的可靠性。然而，無線傳感器網絡具有復雜、多態和動態性的特點。無線傳感器網絡的現場運行很少受到重視。

（3）由于傳感器節點的簡單性，一些可靠性算法對節點的資源不適應。一些研究利用傳感器的移動性，將移動節點引導到期望的位置，以增加傳感覆蓋。但有時由于缺乏準確的定位能力而無法實現。

可靠性≠可維護性。

III. THE PROPOSED MAINTAINABILITY METHOD? ? ? ? 可維護性方法

三個過程。

1、建立基于專家經驗的貝葉斯網絡模型。

2、利用歷史運行信息訓練學習數據集作為模型，優化模型參數的條件概率表(CPT)。

3、利用訓練好的模型得到可維護性策略。

A. Bayesian networks? ? ? ? 貝葉斯網絡

????????貝葉斯網絡，也稱為概率有向無環模型。每個節點的CPT可以根據專家經驗、歷史統計數據或其他方法得到。

B. Expectation-maximum algorithm? ? ? ? 最大期望算法

EM 標準背后的思想是分兩步迭代估計未知參數：

1、期望 (E) 步驟：對潛在變量的條件概率取完整數據似然的統計期望

2、最大化 (M) 步驟：針對感興趣的參數最大化上面獲得的條件期望。

這兩個步驟迭代，直到滿足預定的收斂條件。

EM算法用于貝葉斯網絡模型的主要思想：

1、期望步驟：根據專家設定的初始CPT值，利用消去法推理算法從貝葉斯網絡的已知節點中推導出貝葉斯網絡未知節點的狀態。

2、最大化步驟：貝葉斯網絡中所有節點的聯合概率可以轉換成CPT的乘積的特征。