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J-GLOBAL ID：201702227384025541   整理番号：17A1778707

IFRAT:時系列データに基づくIoT場認識アルゴリズム【Powered by NICT】

IFRAT: An IoT Field Recognition Algorithm Based on Time-Series Data

著者 (5件)： Guo Shuai ,  Guo Zhongwen ,  Qiu Zhijin ,  Liu Yingjian ,  Wang Yu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIGCOM  ページ： 251-255  発行年： 2017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： もの(IoT)不均一データインターネットの統合への関心の高まりは,システム設計とスキーママッチングアルゴリズムの品種の導入をもたらした。しかし,スキーママッチングのための多くのアルゴリズムは,データソースのスキーマの未知のため,自動的かつ効率的に処理できない。本論文では,時系列データの大規模コレクションを介したデータ源の場を認識できることを新しいアルゴリズムを導入することにより,この問題を解決することを試みた。場を知る前方により,基本的なスキーマ,その後スキーママッチングに大きく寄与することを得ることができた。著者らのアルゴリズムは,自己組織化マップ(SOM)を用いて時系列データとクラスタの特性の抽出において良好な利点を有している。クラスタリング結果を適用した新しい未知データセットが近付いたらIoT場とデバイスを認識する。はいくつかの分野からの実際のデータセット上での包括的実験セットを用いてこのアルゴリズムの有用性と効率性を実証した。結果は筆者らのアルゴリズムが良好な性能と効率を持つことを示した。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： 品種 ,  クラスタ化 ,  データ構造 ,  自己組織化特徴マップ ,  クラスタ ,  システム設計 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： スキーママッチング ,  *認識アルゴリズム ,  *モノのインターネット ,  *時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列データ ,  IoT ,  認識アルゴリズム