Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM088449
Első szerző:
Gál Zoltán (informatikus)
Cím:
Szenzor kommunikációs folyamatok állapotadatainak neurális hálózat alapú elemzése = Neural Network Based Analysis of Status Information of Sensor Communication Processes / Gál Zoltán
Dátum:
2020
ISSN:
2734-6757
Megjegyzések:
The Internet of Things requires the communication mechanism to be optimal not only from the data transfer but from the energy consumption point of view, too. One of most analysed types of sensor network is Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) system depending on the population density, algorithm of cluster head election, heterogeneity of the energy and physiscal position of the nodes, velocity of the sink node, data aggregation rate and size of data frame. Complexity of the system has been analysed based on status datasets of several hundred simulation cases. The serviceability of LEACH network and dependency properties has been compared with deep learning technics using re-current neural networks (RNN). Efficient analysis of the Big Data category of status data time series has revealed important behaviour of these sensor networks. This study work is part of PhD research task and project.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
előadáskivonat
könyvrészlet
vezetéknélküli szenzor hálózat
Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH)
visszacsatolásos neurális hálózat
kapcsolás
klaszter
Megjelenés:
ENELKO SzámOkt 2020. - p. 75-89. -
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002
EFOP
Internet cím:
Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.