Публікація:
Алгоритми обробки даних для підвищення енергозбереження бездротових сенсорних мереж

dc.contributor.authorГаптельманов, А. В.
dc.date.accessioned2023-08-09T15:55:06Z
dc.date.available2023-08-09T15:55:06Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМетою кваліфікаційної роботи аналіз алгоритмів обробки даних для підвищення енергозбереження бездротових сенсорних мереж з використанням методів машинного навчання. У ході виконання кваліфікаційної роботи розроблено алгоритми роботи сенсора бездротової сенсорної мережі та побудовано бінарне дерево рішень, які можуть бути використані для підвищення енергозбереження функціонування вузлів в бездротових сенсорних мережах. Розглянуто методи машинного навчання. Для реалізації запропонованого алгоритму обрано метод дерева рішень. Вибір пов'язаний з тим, що даний метод має високу інтерпретацію та схожий із процесом прийняття рішення оператором. Грунтуючись на ідемпотентності предикатів дерева рішень, пропонується скоротити кількість сеансів зв'язку за рахунок динамічного визначення частоти передачі. Таким чином, цей підхід дозволить позбутися постійної передачі даних бездротовим каналом зв'язку, тим самим буде зекономлено енергоресурси вузлів мережі.
dc.identifier.citationГаптельманов А. В. Алгоритми обробки даних для підвищення енергозбереження бездротових сенсорних мереж : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / А. В. Гаптельманов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 61 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/23870
dc.language.isouk
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectсенсорна мережа
dc.subjectдерево рішень
dc.subjectадаптивний алгоритм
dc.subjectпрограмне забезпечення
dc.titleАлгоритми обробки даних для підвищення енергозбереження бездротових сенсорних мереж
dc.title.alternativeData Processing Algorithms to Improve Energy Saving of Wireless Sensor Networks
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2023_M_EOM_SPm-21-2_Haptelmanov_A_V.pdf
Розмір:
482.05 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2023_M_EOM_SPm-21-2_Haptelmanov_A_V_dodatok.pdf
Розмір:
335.35 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: