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J-GLOBAL ID：201702263741985155   整理番号：17A1648056

マルコフ最適化された不偏グレイシステムに基づく深い鉱山安全監視におけるデータ融合【Powered by NICT】

Data fusion in deep mine safety monitor based on Markov optimized unbiased gray system

著者 (6件)： Xiuwu Yu (University of South China, Hunan, Hengyang 421001) ,  Ke Zhang (State Key Laboratory of Safety and Health for Metal Mines, Anhui, Ma anshan 243000) ,  Lixing Zhou (University of South China, Hunan, Hengyang 421001) ,  Feng Zhang (University of South China, Hunan, Hengyang 421001) ,  Qin Liu (State Key Laboratory of Safety and Health for Metal Mines, Anhui, Ma anshan 243000) ,  Mufang Hu (University of South China, Hunan, Hengyang 421001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEIEC  ページ： 377-380  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： 深い鉱山の自然条件は特に悪く,における無線センサネットワークの展開は,限られたエネルギーと通信資源で制約を受けている,を目指してこの問題で,不偏グレイMarkov予測に基づくデータ融合アルゴリズムは,この問題を解決するために提案する。このアルゴリズムは不偏グレイMarkov予測モデルを用いて将来のデータを予測し,しきい値を設定する,と予測値の誤差がしきい値範囲内である,データを送る,通常比較的安定な深部炭鉱における環境に起因しないので,著者らは,予測データを用いてアップロードデータを低減することによってエネルギー消費を低減することができる。シミュレーション結果はデータ転送率は,同じしきい値下で低減できることを示している,エネルギー消費を減らし,ネットワーク利用時間を延長した。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： 予測 ,  *最適化 ,  センサネットワーク ,  炭鉱 ,  通信 ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  エネルギー消費 ,  予測モデル ,  データ転送 ,  *データ融合 ,  *鉱山
準シソーラス用語： 予測値 ,  無線センサネットワーク ,  自然条件 ,  *安全監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最適化 ,  グレイ ,  鉱山 ,  安全監視 ,  データ融合