文献

J-GLOBAL ID：201702247424552132   整理番号：17A0022432

無線センサネットワークのためのk平均クラスタ化と軽量法を用いた異常値検出【Powered by NICT】

Outlier detection using k-means clustering and lightweight methods for Wireless Sensor Networks

著者 (6件)： Andrade A.T.C. (Federai University of Santa Catarina, Floriano ́polis, Brazil) ,  Montez C. (Federai University of Santa Catarina, Floriano ́polis, Brazil) ,  Moraes R. (Federai University of Santa Catarina, Floriano ́polis, Brazil) ,  Pinto A.R. (Federai University of Santa Catarina, Floriano ́polis, Brazil) ,  Vasques Francisco (INEGI, Faculty of Engineering. University of Porto, Portugal) ,  da Silva G. L. (Federai University of Santa Catarina, Floriano ́polis, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECON  ページ： 4683-4688  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線センサネットワーク(WSN)アークセンサと通信の両方で断層に感受性であった。情報融合技術は,大量のデータから正確な情報の抽出が可能になる。,これらの技術では,検出,同定と異常値の処理は重要な点である。WSNにおける異常値の検出は,ノードの低容量とネットワークの低帯域幅のために挑戦的である。本論文では,WSNにおける異常値検出のためのクラスタ化と軽量統計技術を適用する方法を提案した。方法論の評価は,WSN(無線センサネットワーク)ノードの温度センサを用いた事例研究を含んでいる。結果は,この方法が,正確な情報を提供し,異常値の存在下でもできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  *ネットワーク ,  *クラスタ化 ,  感受性 ,  帯域幅 ,  温度センサ ,  *異常値
準シソーラス用語： 情報フュージョン ,  *異常値検出 ,  *軽量 ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無線センサネットワーク ,  平均 ,  クラスタ化 ,  軽量 ,  異常値検出