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J-GLOBAL ID：201902261178157516   整理番号：19A2218888

産業用モノのインターネットにおけるスタッカーのセキュリティのための対話型動的調整関数を用いた協調的雑音除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Cooperative Denoising Algorithm with Interactive Dynamic Adjustment Function for Security of Stacker in Industrial Internet of Things

著者 (6件)： Huang Darong (College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China) ,  Ke Lanyan (College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China) ,  Mi Bo (College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China) ,  Wei Guosheng ( Beijing Nanri Technology Co. Ltd., Beijing 100082, China) ,  Wang Jian ( Beijing Nanri Technology Co. Ltd., Beijing 100082, China) ,  Wan Shaohua ( School of Information and Safety Engineering, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, China)
資料名： Security and Communication Networks  (Security and Communication Networks)
巻： 2019  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2740A  ISSN： 1939-0114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： より効果的に振動信号の外乱を除去するために,スタッカーのセキュリティ監視を確実にするために,産業モノのインターネット(IIoT)においてより正確であるために,相互作用動的調整機能を有する協調的雑音除去アルゴリズムを構築して提案した。最初に,EMD,EEMD,LMS,およびVSLMSのようないくつかの基本理論を,IIoTにおけるスタッカーの特性に従って詳細に紹介した。一方,多様なアルゴリズムの利点と欠点を分析した。第二に,従来のVSLMS-EEMDに基づいて,改良VSLMS-EEMDを提案した。第三に,IIoTにおけるセキュリティ監視の雑音除去効果を保証するために,IDVSLMS-EEMDと呼ばれる協調的な密集モデルとフレームワークを設計し,LMS,VSLMS,および改良VSLMS-EEMDの利点に基づいて構築した。さらに,IIoTにおける雑音除去プロセスの誤差信号の特徴に従って,対応する重み係数の割当規則とモデルを設定した。同時に,対話型動的調整機能を有する協調的雑音除去アルゴリズムを設計した。そして,NSRとSDRのようないくつかの評価指標を選択し,異なるアルゴリズムの有効性を評価するために導入した。第三に,中国の送電網において開発され,適用された異常条件の下でのスタッカー走行信号のいくつかのシミュレーション例と実際の実験例を用いて,著者らの提示したアルゴリズムの有効性を確かめてシミュレーションした。実験比較結果により,著者らのアルゴリズムにより,デング効果を改善することができることを示した。最後に,いくつかの結論を検討し,将来の工学応用の方向を指摘した。Copyright 2019 Darong Huang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  計算機シミュレーション ,  *セキュリティ ,  有効性 ,  走行 ,  シミュレーション ,  送電系統 ,  *アルゴリズム ,  *雑音除去 ,  モデル
準シソーラス用語： 評価指標 ,  重み係数 ,  誤差信号 ,  振動信号 ,  *対話型 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  信号理論  (ND02020G)

引用文献 (39件)：

• L. He, C. Chen, T. Zhang, H. Zhu, S. Wan, "Wearable depth camera: monocular depth estimation via sparse optimization under weak supervision," IEEE Access, vol. 6, pp. 41337-41345, 2018.
• S. Wan, Y. Zhang, J. Chen, "On the construction of data aggregation tree with maximizing lifetime in large-scale wireless sensor networks," IEEE Sensors Journal, vol. 16, no. 20, pp. 7433-7440, 2016.
• P. Zhao, J. Li, F. Zeng et al., "Enabling k-anonymity-based privacy preserving against location injection attacks in continuous LBS queries," IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 2, pp. 1033-1042, 2018.
• L. Qi, R. Wang, S. Li et al., "Time-aware distributed service recommendation with privacy-preservation," Information Sciences, vol. 480, pp. 354-364, 2019.
• L. Qi, W. Dou, W. Wang et al., "Dynamic mobile crowdsourcing selection for electricity load forecasting," IEEE Access, vol. 6, pp. 46926-46937, 2018.

タイトルに関連する用語 (9件)： 産業 ,  インターネット ,  スタッカー ,  セキュリティ ,  対話型 ,  関数 ,  協調 ,  雑音除去 ,  アルゴリズム