文献

J-GLOBAL ID：202202275992765879   整理番号：22A0914193

機械学習ソフトウェア定義無線センサネットワーク(ML-SDWSN)の調査:現状とMajorの課題【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Machine Learning Software-Defined Wireless Sensor Networks (ML-SDWSNs): Current Status and Major Challenges

著者 (5件)： Jurado-Lasso F. Fernando (Embedded Systems Engineering Section, DTU Compute, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark) ,  Marchegiani Letizia (Department of Electronic Systems, Aalborg University, Aalborg O/st, Denmark) ,  Jurado J. F. (Department of Basic Science, Faculty of Engineering and Administration, Universidad Nacional de Colombia Sede Palmira, Palmira, Colombia) ,  Abu-Mahfouz Adnan M. (Council for Scientific and Industrial Research (CSIR), Pretoria, South Africa) ,  Fafoutis Xenofon (Embedded Systems Engineering Section, DTU Compute, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 23560-23592  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： モノのインターネット(IoT)技術の可能な無線センサーネットワーク(WSN)は,環境の動的条件をモニターするために,広く物理的に分布するアプリケーションで典型的に使用されている。それらは,集中化される生センサデータを収集する。特定のタスクのためにプログラムされた最先端のWSNの現在の伝統的技法によって,意図されたタスクの範囲を超えて環境の条件におけるどんな動的変化にも反応するのは難しい。この問題を解決するために,ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)とWSNの間の相乗作用を提案した。本論文は,ソフトウェア定義無線センサーネットワーク(SDWSN)提案の現状を提示し,機械学習(ML)とSDWSN概念を組み合わせた,ML-SDWSNsと呼ばれる新しい研究トピックに読者を導入した。ML-SDWSNは,改良ネットワーク性能を達成し,現在,SDWSNsの実用化で見出される課題を解決するためのインテリジェント,集中化,および資源意識アーキテクチャを助成する。この調査は,科学的および産業的コミュニティ,およびSDWSN,主に現在の最先端技術,ML技術,および未解決課題に関心を持つ専門組織への有益な情報および洞察を提供する。Copyright 2022 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： 性能 ,  コミュニティ ,  相乗作用 ,  応用プログラム ,  集中化 ,  計算機アーキテクチャ ,  *機械学習 ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： *ソフトウェア無線 ,  *無線センサネットワーク ,  ネットワーク性能 ,  モノのインターネット ,  センサデータ ,  動的変化 ,  閲覧者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  ソフトウェア定義無線 ,  センサネットワーク ,  ML ,  調査 ,  現状