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J-GLOBAL ID：201702278269270752   整理番号：17A0115514

自己組織化特徴マップ(SOFM(自己組織化特徴マップ)ニューラルネットワークに実装された無線センサネットワークにおけるデータのクラスタリング【Powered by NICT】

Data clustering in wireless sensor network implemented on self organization feature map (SOFM) neural network

著者 (2件)： Mittal Mohit (Department of Computer Science, Gurukul Kangri University, Haridwar, India) ,  Kumar Krishan (Department of Computer Science, Gurukul Kangri University, Haridwar, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCCA  ページ： 202-207  発行年： 2016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： 無線センサネットワークは,遠隔環境領域のモニタリングのための最も有望な通信ネットワークの一つである。このネットワークでは,すべてのセンサノードが無線信号を介して互いに影響していた。センサノードは,センシングとデータ保存と処理の能力を持っている。センサノードは,特定のノードに隣接ノード情報を収集した。データ収集と処理は,データ集約技法により行われる。センサネットワークにおけるデータ集約では,クラスタリング技術は,自己組織化特徴マップ(SOFM)ニューラルネットワークを用いてセンサネットワークに実装した。センサノードのいくつかは,クラスタヘッドノードとして選択した。情報は,非クラスタヘッドノードからのクラスタヘッドノードに凝集し,この情報は基地局(またはシンクノード)に伝達される。本論文の目的は,SOMニューラルネットワークの助けを借りて膨大な量のデータを管理することである。クラスタ化されたデータは,クラスタヘッドノードで集合した情報全体の代わりに基地局に移動した。これは膨大なデータ管理電池消費を低減する。ネットワーク寿命はかなりの程度で増強された。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  データ蓄積 ,  *ニューラルネットワーク ,  基地局 ,  *ネットワーク ,  データ収集 ,  *クラスタ化 ,  データ管理 ,  *自己組織化特徴マップ
準シソーラス用語： ネットワーク寿命 ,  シンクノード ,  データ集約 ,  *ワイヤレス ,  センサノード ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己組織化特徴マップ ,  ニューラルネットワーク ,  実装 ,  無線センサネットワーク ,  クラスタリング