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J-GLOBAL ID:201802240530936692   整理番号:18A1346369

iotネットワーキングにおける全データ歪を避けるためのデータフィルタリングシステム【JST・京大機械翻訳】

Data-Filtering System to Avoid Total Data Distortion in IoT Networking
著者 (3件):
資料名:
巻:号:ページ: 16  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7282A  ISSN: 2073-8994  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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インターネット(IoT)ネットワークにおいて,多数のオブジェクトがネットワークに接続されている。それらはイベントを感知し,雲に対する感知情報を配信する。多くのデータがIoTネットワークにおいて生成され,クラウドにおけるサーバはオブジェクトから感知されたデータを収集する。次に,サーバは収集データを分析して,分析の結果を通してユーザに適切な知的サービスを提供する。サーバが収集されたデータを分析するとき,機能不全データが存在するならば,解析の変形結果が生成される。歪みの結果は知的サービスの誤った方向をもたらし,ユーザの経験を悪くする。IoTにおける知的サービスに対する解析において,収集データの完全性が重要であるため,機能不良データを避けるべきである。そこで,本論文では,クラウドにおけるサーバのためのデータフィルタリングシステムを提案した。提案したデータフィルタリングシステムをサーバの前に置き,最初にオブジェクトからの検出データを受信した。それは,ナイーブBayes分類を採用し,学習により,収集したデータの中から誤って機能するデータを分類する。完全性を有するデータを解析のためにサーバに提供した。提案したシステムが機能不良データをフィルタするので,サーバは正確な解析結果を得て,計算負荷を減少させることができる。提案したデータフィルタリングシステムの性能を計算機シミュレーションにより評価した。シミュレーション結果を通して,提案したデータフィルタリングシステムの効率を示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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