融合Kleinberg模型CNN/LSTM级联的多传感器数据同步算法研究

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摘 要：智能家居系统不断更新，智能控制数字家庭设备要求逐渐提升，家庭自动化技术发展关键在于多设备间的无缝对接与协同作业，为此提出1种创新的数据同步算法。该算法通过CNN/LSTM级联数据同步，使多传感器的异构数据协同获得妥善解决，通过级联可变形卷积神经网络提高数据处理精确率与灵活性。融合Kleinberg模型，从网络聚类系数和平均路径长度2个参数角度构建小世界网络，通过重连概率[p]值的有效分析，提升网络同步性能，增强空间搜索范围，优化算法在数据同步上的预测精度与响应效率。（剩余9449字）