| Классификация состояний беспроводной сенсорной сети с использованием методов машинного обучения |
|
 |
|
|
| Авторы |
| | Юлдашев М.Н. |
| | Адамов А.П. |
| | Адамова А.А. |
| Год публикации |
| | 2016 |
| УДК |
| | 004.896 |
|
| Аннотация |
| | Данная статья посвящена перспективному направлению использования беспроводных сенсорных сетей в сочетании с методами машинного обучения. Основное внимание уделено задачам классификации при работе беспроводных сенсорных сетей, а именно принятию корректного решения о состоянии сети на основе информации от датчиков. Кратко рассмотрены основные задачи, решаемые беспроводными сенсорными сетями и их корреляция с задачами машинного обучения. В статье проведен анализ существующих решений и оценка эффективности внедрения методов анализа данных. В результате исследования выявлены критерии оптимизации беспроводных сенсорных сетей и предложены векторы их развития с точки зрения применения методов машинного обучения |
| Ключевые слова |
| | беспроводные сенсорные сети, машинное обучение, принятие решений, оптимизация сетей, анализ данных, нагрузка сети. |
| Ссылка на статью |
| | Юлдашев М.Н., Адамов А.П., Адамова А.А. Классификация состояний беспроводной сенсорной сети с использованием методов машинного обучения // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). 2016. № 2. С. 248-251. |
| Адрес статьи |
| | http://www.mes-conference.ru/data/year2016/pdf/D104.pdf |
