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J-GLOBAL ID：201902282838901895   整理番号：19A1279935

周期ビーコンと最適化を用いたデータサンプリング効率と精度のための強化推論アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Enhanced Inference Algorithm for Data Sampling Efficiency and Accuracy Using Periodic Beacons and Optimization

著者 (4件)： Kang James Jin (Department of Information Technology, Melbourne Polytechnic, Preston, VIC 3181, Australia) ,  Kang James Jin (School of Information Technology, Deakin University, Burwood, VIC 3125, Australia) ,  Fahd Kiran (Department of Information Technology, Melbourne Polytechnic, Preston, VIC 3181, Australia) ,  Venkatraman Sitalakshmi (Department of Information Technology, Melbourne Polytechnic, Preston, VIC 3181, Australia)
資料名： Big Data and Cognitive Computing (Web)  (Big Data and Cognitive Computing (Web))
巻： 3  号： 1  ページ： 7  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7143A  ISSN： 2504-2289  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)

抄録/ポイント： 電子健康,車両情報科学,またはモノのインターネット(IoT)ネットワークにおけるセンサまたは監視装置からのデータの転送は,相対効率によるデータ精度の改善に関する挑戦課題を有している。これまでの研究では,データ転送周波数を最小化するためのセンサ素子における推論システムの使用と,ネットワーク利用とバッテリー資源を節約するためのデータのサイズを提案した。これはサンプリングと推論における様々なアルゴリズムを用いて実行され,精度と効率の間のトレードオフがある。本論文では,ハイブリッド推論法によるサンプリングに新しいアルゴリズムを導入することにより,効率を損なうことなく精度を向上させることを提案した。実験結果は,精度が著しく改善されるが,効率は減少しないことを示した。これらのアルゴリズムは,データサンプリングにおける運用と保全コストの節約に貢献し,そこでは,計算機とバッテリーの資源が制約されており,IoTネットワークで出現した無線パーソナルエリアネットワークのような制約がある。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機械 ,  *アルゴリズム ,  センサ ,  *最適化 ,  二次電池 ,  *ビーコン ,  保全費 ,  ネットワーク ,  データ転送 ,  監視装置
準シソーラス用語： WPAN ,  モノのインターネット ,  車両情報 ,  健康 ,  *データサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データ精度 ,  データ最適化 ,  データ推論 ,  推論アルゴリズム ,  ビーコン ,  データサンプリング

分類 (1件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

引用文献 (14件)：

• European Standardization Organization (CEN). SSCC-CG Final Report: Smart and Sustainable Cities and Communities Coordination Group; CEN-CENELEC: Brussels, Belgium, 2015.
• Brain, M. A Typical Mote-How Motes Work. Available online: http://computer.howstuffworks.com/mote4.htm (accessed on 24 December 2018).
• Konishi, T.; Kubo, T.; Watanabe, K.; Ikeda, K. Variational Bayesian Inference Algorithms for Infinite Relational Model of Network Data. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 2015, 26, 2176-2181.
• Ma, F.; Liu, W.; Li, T. A Bayesian Inference Method under Data-Intensive Computing. In Proceedings of the 2012 International Conference on Computer Science and Service System, Nanjing, China, 11-13 August 2012; pp. 2017-2020.
• Zhang, W.; Dong, H.; Guo, G.; Yu, L. Distributed Sampled-Data Filtering for Sensor Networks with Nonuniform Sampling Periods. IEEE Trans. Ind. Inform. 2014, 10, 871-881.

タイトルに関連する用語 (7件)： 周期 ,  ビーコン ,  最適化 ,  サンプリング効率 ,  強化 ,  推論 ,  アルゴリズム