Вид документа:

Стаття періодики

УДК:

004.8

Фэн Лю. Метод оценивания последовательно отсутствующих данных сенсоров с использованием глубокой нейронной сети / Лю Фэн, Ли Хуйлинь, Ян Чжун // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. – 2018. – №6(672). – С. 336–348. – (Известия высших учебных заведений)



Складова документа:
Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника : научно-технический журнал. №6(672). Т. 61 / НТУ Украины "Киевский политехнич.ин-т" // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. – Киев, 2018. – (Известия высших учебных заведений)


Анотація:
Явление отсутствующих измерений достаточно распространено в беспроводных сенсорных сетях WSN (wireless sensor networks). Оно оказывает существенное влияние на удобство использования, стабильность и эффективность приложений на основе WSN. Существует множество методов оценивания отсутствующих измерений. Однако точное и эффективное последовательное оценивание отсутствующих измерений остается сложной задачей. Чтобы решить эту проблему, предложен новый метод, названный последовательным оцениванием сенсорных измерений на основе глубокой нейронной сети CSDNN (consecutive sensor data deep neural network). В этом методе, во-первых, анализируются коэффициенты корреляции между различными типами измерений и выбирается определенное количество ближайших соседей из целевого сенсорного узла. Во-вторых, для оценки определенного типа измерений используются различные типы измерений с сильной корреляцией и измерениями одного и того же типа от вышеупомянутых ближайших соседей. Эти измерения рассматриваются как входные данные для глубокой нейронной сети DNN (deep neural network). В-третьих, построена модель DNN, обсуждается оптимизированная структура DNN в случае отсутствующих измерений и проверяется точность CSDNN для различных типов измерений окружающей среды. Согласно полученным результатам, CSDNN позволяет точно оценивать последовательно отсутствующие измерения.

Ключевые слова

беспроводная сенсорная сеть; отсутствующие данные сенсоров; оценивание отсутствующих измерений; глубокая нейронная сеть