第217章 智慧的飞跃——“潜行者”自适应协同算法的突破（2/2）

当判断是否报警时，算法不仅考虑信号的绝对强度，更会计算其与当前“环境基线”的偏离度。一个在嘈杂工地旁可能被忽略的震动信号，在万籁俱寂的深夜森林里，则可能被赋予更高的权重，触发更高级别的警戒。

更重要的是，节点之间会通过协同网络，定期交换各自学习到的“环境基线”片段，形成一个覆盖整个部署区域的、动态更新的“环境态势共识”。这使得网络能够协同适应大范围的环境变化。

为了验证新算法的效果，他们再次来到了那个综合试验场。这一次，他们模拟了环境的变化：先在安静状态下部署网络，让节点学习基线；然后，在网络的边缘区域引入持续的、低强度的机械振动模拟（如模拟远处的工程作业）。

传统的固定阈值算法，在这种新出现的“常态噪声”干扰下，要么会频繁误报，要么会因为调高阈值而漏掉真实的潜入信号。

而搭载了自适应算法的新网络，在初始的短暂混乱后，位于噪声区域的节点迅速调整了自身的判断阈值，学会了“忽略”这种新的背景噪声。而处于安静区域的节点则保持高度灵敏。当“蓝军”同时从嘈杂区和安静区潜入时，网络成功地在嘈杂区过滤了干扰、捕捉到了真实信号，并在安静区做出了快速精准的反应！

“成功了！”赵向阳看着屏幕上清晰区分的报警信息，激动得声音沙哑，“它们学会了！它们真的能适应环境了！”

唐七七也难掩兴奋之情：“从固定的程序，到能够学习并适应环境变化的‘智能体’，这是质的飞跃！老韩要求的‘自适应’，我们做到了！”

这次算法的突破，不仅极大地提升了“潜行者”网络在复杂多变环境下的实战可靠性，更是在超低功耗嵌入式智能的探索道路上，迈出了坚实而关键的一步。智慧的种子，在这小小的节点网络中，真正开始生根发芽。