抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】