Registration Number
0822U100271, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
29-12-2021
popup.evolution
.
Title
Models and methods for improving the efficiency of distributed transducer networks based on machine learning and peripheral computing.
Author
Lobachev Ivan M.,
popup.head Antoshchuk Svitlana H.
popup.opponent Yatskiv Vasyl V.
popup.opponent Mashtalir Volodymyr Petrovych
popup.review Drozd Oleksandr Valentynovych
popup.review Fomin Oleksandr O.
popup.rada
Odessа Polytechnic State University
Description
Дисертація присвячена розробці моделей та методів підвищення ефективності розподілених трансдюсерних мереж на основі машинного навчання та периферійних обчислень.
В роботі був проведений аналіз особливостей використання розподілених трансдюсерних мереж при побудові різних систем Інтернету речей, а також методів обробки та аналізу даних у цих мережах. Також в роботі було проаналізовано переваги та недоліки типових архітектур розподілених трансдюсерних мереж в умовах застосування глибинних нейронних мереж як інструменту аналізу даних.
Показано, що функціонування сучасних систем Інтернету Речей засноване на аналізі показань множини сенсорів різного типу, з різною розмірністю даних та частотою отримання нових даних. Для вирішення цього завдання запропоновано метод попередньої обробки та форматування показань сенсорів для їх подальшого використання у якості вхідних даних в запропонованій ієрархічній нейромережевій моделі.
Показано, що структури типових моделей нейронних мереж можуть бути надмірними для вирішення різних задач машинного навчання. Для вирішення цього завдання запропоновано метод компресії нейронних мереж з метою зниження вимог до обчислювальних та енергетичних ресурсів за рахунок скорочення множини зв'язків між нейронами мережі.
Розроблено ієрархічну нейромережеву модель периферійних обчислень для аналізу мультисенсорних даних, яка дозволяє організувати нейромережеві обчислення за ієрархічним принципом без використання централізованого хмарного серверу. Був запропонований метод формування вхідного тензору з множини показників, які збираються сенсорами різних типів протягом деякого часу.
Було розроблено метод компресії нейронних мереж з метою зниження вимог до обчислювальних та енергетичних ресурсів за рахунок скорочення множини зв'язків між нейронами мережі. Було розроблено інструментальні засоби, що реалізують запропоновані рішення.
На основі розроблених інструментальних засобів створено програмний компонент для моделювання роботи розподілених трансдюсерних мереж у різних галузях застосування систем Інтернету Речей.
Registration Date
2022-01-18
popup.nrat_date
2022-03-09 / 2026-07-01
