文献

J-GLOBAL ID：201802227791852974   整理番号：18A0199861

VANETのための多重分類器放送プロトコル【Powered by NICT】

A multiple classifiers broadcast protocol for VANET

著者 (3件)： Alwakeel Sami S. (Department of Computer Engineering, CCIS - King Saud University, Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Altwaijry Hesham A. (Department of Computer Engineering, CCIS - King Saud University, Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Prasetijo Agung B. (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering - Diponegoro University, Semarang, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICITACEE  ページ： 35-40  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： 多くのタイプの人工知能機械の意思決定の目的のために使用されてきた。VANETブロードキャストプロトコルでは,自動車は,受信したメッセージを再ブロードキャストか否かは決定しなければならない。送信者に対する受信機距離,発信者 受信者速度差,隣接車両数,車両の移動方向のようないくつかの属性は放送意思決定を行うのに重要な手段である。放送決定属性の関係を数学的に定義できないので,分類器ベース人工知能の使用は,このような決定にすべての取込まれた属性の関係を概ね予測する可能性がある。意思決定は予測に基づいているので,意思決定における複数の分類器の使用は,精度を増加させる可能性がある。そこで本研究では,VANETに硬い放送決定を提供するために抽象的レベルで組合せ分類器を採用している。著者らの研究結果は,著者等の組合せ多重分類器の性能は,単一分類器方式より優れていることを正当化した。マルチ分類器方式は効率的なカウンタベース方式(ECS)と比較して可到達で2.5%の平均増加に寄与した。組み合わせ多重分類機方式は,再送信試行の節約を38.9%改善した。Copyright 2018 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： ブロードキャスト ,  人工知能 ,  意思決定 ,  受信機 ,  自動車 ,  *多重化 ,  *放送 ,  *プロトコル
準シソーラス用語： 再送信 ,  移動方向 ,  受信者 ,  送信者 ,  *多重分類器 ,  *VANET , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： VANET ,  多重分類器 ,  放送 ,  プロトコル