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J-GLOBAL ID：201702283419392553   整理番号：17A1590438

センサネットワークにおける意味イベント領域クエリ処理【JST・京大機械翻訳】

Semantic Event Region Query Processing in Sensor Networks

著者 (3件)： Li Yinglong (浙江工業大学計算机科学与技術学院 杭州 310023) ,  Zhu Yihua (浙江工業大学計算机科学与技術学院 杭州 310023) ,  Lv Mingqi (浙江工業大学計算机科学与技術学院 杭州 310023)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 54  号： 5  ページ： 986-997  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： センサネットワークは資源制約のある無線分散データベースシステムと見なすことができ、如何に低消費電力の高信頼データ処理方法を設計するか、分散型の感知データからユーザーの興味ある情報を獲得することは挑戦的な仕事である。既存のイベント(領域)検出法はほとんどのオリジナルの知覚データに基づいており,大規模なオリジナルデータの通信と時間オーバヘッドが大きいが,これらのオリジナルデータは不正確な不確実性と不確実性のために正確な処理結果を保証することが困難である。ほとんどの場合,ユーザは,これらのオリジナル知覚データまたはネットワーク内のフィルタリング/融合時のデータの形態には関心を持たないが,類似の自然言語を得るためには,「多くのものがある」と思われる.「信頼できるか?」などの意味イベント情報。さらに,既存のイベント領域検出方法は,主に近隣の協力を用いて検出の正確さを向上させるが,近隣の協力は大規模なネットワーク内データ交換を必要とし,非常に時間がかかり,エネルギー消費が非常に少なくなる。これらの問題を解決するために,ファジィ方法に基づく新しい意味論的事象領域質問処理法を提案し,それにより,元の知覚データをネットワーク内のフィルタリングと融合に置き換え,ファジィ手法に基づく分散意味論的事象情報表現,フィルタリング,および融合アルゴリズムを設計した。実際のデータセットに基づくシミュレーション結果は,提案した方法が省エネルギーと信頼性の両方において良好な性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 省エネルギー ,  データ処理 ,  フィルタリング ,  分散データベース ,  信頼性 ,  曖昧さ ,  *センサネットワーク ,  アルゴリズム ,  自然言語 ,  意味論 ,  不確実性 ,  質問処理 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： データ交換 ,  *クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： semantic event information ,  fuzzy methodology ,  energy efficiency ,  reliability ,  sensor network

分類 (4件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K) ,  検索技術  (AC06020S) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： センサネットワーク ,  意味 ,  イベント ,  クエリ