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J-GLOBAL ID：202002285035782869   整理番号：20A2501279

将来の分散MLベースセンシングシステムに向けたソフトネットワーク組織化【JST・京大機械翻訳】

Soft Network Organisation Towards Future Distributed ML-based Sensing Systems

著者 (1件)： Cichon Krzysztof (Poznan ́ University of Technology(PUT),Poznan ́,Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SoftCOM  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 本論文では,センサのネットワークによる効率的な情報検出を解析した。どのセンサもローカル情報を収集するが,ネットワーク内のクラスタリングの適用により,ネットワーク内の知識を効率的に交換できる。特に,免許信号に関する局所知識をセンサによって取得し,次にそれを交換して,グローバル知識に移した。この目的のために,2種類のクラスタリングを解析した:ハードK平均クラスタリングとソフトK平均。後者の場合,剛性に関する重要な知識は,情報の効率的交換を実行するために重要である。望ましい剛性値の解析を,エネルギー利用と報告効率が異なるサイズとタイプのクラスタについて比較したシミュレーション実験で行った。さらに,大域的知識の品質もシミュレーション結果で示した。Copyright 2020 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： シミュレーション ,  *ネットワーク ,  剛性 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  ライセンス ,  センサ
準シソーラス用語： エネルギー利用 , 【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 (4件)： ML ,  センシングシステム ,  ソフト ,  組織化