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J-GLOBAL ID：201802224465830250   整理番号：18A1623007

グリッドを用いた前向きプロトコルにおける加重ラフ集合モデルの効率【JST・京大機械翻訳】

Efficiency of Weighted Rough Set model in Proactive protocol using GRID

著者 (2件)： Rekha Sivakumar Nithya (Computer Science Department of Computer Science, Princess Nourah Bint Abdulrahman University, College of Computer and Information Sciences, Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Al Garni Abeer (Computer Science Department of Computer Science, Princess Nourah Bint Abdulrahman University, College of Computer and Information Sciences, Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCAIS  ページ： 1-5  発行年： 2018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： 重み付きラフ集合(WRS)モデルは,Jホップと2ホップ近傍の間の類似性関係を見つけることによって候補ノード集合を見つける。重み付きラフ集合モデルは,オブジェクト(ノード)の重要性も考慮し,このモデルは,グリッドにおけるフィッシャー状態ルーティング(FSR)と比較して,より良い結果を与える。重み付きラフ集合理論は,あいまいさ,不確実性を扱うための数学的ツールであり,また,オブジェクト(ノード)の重要性を考慮する。本論文において,グリッドFSRプロトコルにおける加重ラフ集合(ROUGHモデル)のような3つの技術の結果による比較を行った。予測アルゴリズム(FL00DING方法)研究と確率的ブロードキャストアルゴリズム(APBMAN方法)は,WRSモデルが,時間に関して,Thraut置いた,エネルギー消費,パケット信頼性比率,Delay,オーバーヘッドと正規化オーバーヘッドのようないくつかの重要なパラメータにおいて改良性能を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *ラフ集合 ,  パケット ,  曖昧さ ,  不確実性 ,  エネルギー消費 ,  正規化 ,  経路選定
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  予測アルゴリズム ,  ラフ集合論 ,  類似性関係 ,  *加重 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： グリッド ,  プロトコル ,  加重 ,  ラフ集合 ,  モデル