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中文摘要：
提出了一种基于Bemoulli抽样的近似聚集算法，以满足无线传感器网络（简称WSN）中用户给定的任意精度需求．同时，还提出了两种样本数据的自适应算法，分别用于处理用户的精确度需求以及网络中的感知数据发生变化的情况．理论分析及实验结果表明，所提出的算法在近似结果的精确度、能量开销等方面均优于已有的近似聚集算法．
英文摘要：
This paper proposes an approximate aggregation algoriihm based on Bernoulli sampling to satisfy the requirement of arbitrary precision in wireless sensor networks （WSN）. Besides, two sample data adaptive algorithms are also provided. One is to adapt the sample to the varying precision requirement. The other is to adapt the sample to the varying sensed data in networks. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithms have good performance in terms of accuracy and energy cost.
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