本研究利用深度强化学习主动管理无线传感器网络中的电池降解，优化系统工作周期，降低电池早期失效，确保电池更换计划顺利实施，提升网络性能。研究结果表明，该策略在不同规模的网络中高效且可扩展。

本研究设计了一种无线传感器网络，用于监测濒危鸟类。通过声学数据分析和机器学习，鸟类识别效果良好。采用深度学习和声学监测提高了分类精度，并比较了不同深度神经网络的效果。此外，研究开发了自动提取鸟类标记数据的方法，为未来的保护项目提供了可能性。

本文提出了一种动态传感器选择方法，旨在优化深度神经网络（DNNs）中每个输入样本的传感器子集选择。通过Gumbel-Softmax技巧实现端到端学习，提升无线传感器网络（WSN）的寿命，并在身体传感器网络中验证了该方法的有效性，分析了传输负载与任务准确性之间的权衡。

本文提出了一种动态传感器选择方法，通过Gumbel-Softmax技巧实现端到端学习，以推断每个输入样本的最佳传感器子集。该方法能够延长无线传感器网络的寿命，并通过动态空间滤波器提升性能。研究在脑电图传感器网络中进行了验证，分析了传输负载与任务准确性之间的权衡。

本研究提出了一种新的聚类协议LEACH-RLC，通过混合整数线性规划和强化学习代理来降低能耗并提高网络性能。实验结果表明，LEACH-RLC相较于传统的LEACH和LEACH-C具有更好的性能，能够提高网络寿命、降低能源消耗和控制开销。该研究对于推动无线传感器网络的进步和解决物联网部署中的挑战具有重要贡献。

本文通过统计无人机增强无线传感器网络的特性，利用多目标多臂赌博机理论开发了一种解决方案，最大化网络覆盖同时最小化联邦学习延迟。提出了逐步消除动作的解决方案，使用最佳臂识别算法找到最佳臂，使期望回报与期望能量消耗之比最大化。通过导出误差概率的上界，展示了方法的有效性。

本文提出了一种动态传感器选择方法，用于深度神经网络（DNNs），能够针对每个具体的输入样本推断出最佳的传感器子集选择。通过Gumbel-Softmax技巧在端到端的方式中联合学习了这种动态选择。然后，展示了如何使用这种动态选择来增加无线传感器网络（WSN）的寿命，通过对每个节点允许传输的频率施加限制。最后，解释了如何在WSN的不同节点之间分配最佳通道的选择。通过在身体传感器网络的情境中验证了这种方法，分析了传输负载和任务准确性之间的权衡结果。