Search academic texts

Information × Registration Number 2120U009328, Article popup.category Стаття, Опубліковано Title INTELLECTUAL APPROACHES TO ENERGY SAVING IN WIRELESS SENSOR COMPUTER NETWORKS popup.author Diachenko V.Diachenko V. popup.publication 25-11-2020 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2026 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Об’єктом дослідження є аналіз існуючих підходів енергозбереження у безпровідних сенсорних комп’ютерних мережах. Обмеження енергетичних ресурсів безпровідних сенсорних комп’ютерних мереж є великою проблемою. Ефективність роботи безпровідних сенсорних мереж сильно залежить від терміну їх служби. Актуальним є використання підходів, що базуються на технології автоматичної динамічної зміни живлення процесору (Dynamic Power Management). Це зумовлює зменшення споживання енергії у вузлах датчиків після розгортання та проектування сенсорної мережі. Одним з багатьох можливих рішень цієї проблеми є використання інструментів інтелектуального аналізу даних, зокрема штучних нейронних мереж (ШНМ). Такі підходи набули актуальності у зв’язку з тим, що застосування ШНМ дозволяє збільшити енергоефективність у безпровідних сенсорних мережах. Перевагами використання ШНМ є: простота паралельно розподілених обчислень, розподілене сховище даних, надійність даних, автоматизація класифікації вузлів датчиків та зчитування з них. Зменшення розмірності та прогнозування даних датчиків, отриманих з виходів алгоритмами нейронних мереж, може призвести до зниження витрат на зв’язок та економію енергії. Всі ці переваги демонструють сумісність між безпровідними сенсорними мережами та штучними нейронними мережами. Згідно з науковими дослідженнями в цій області, можливе застосування нейронних мереж для зменшення споживання енергії. Висновки. Енергозбереження є найважливішим питанням у програмах безпровідних сенсорних мереж, яке слід враховувати у всіх аспектах використання цих мереж. Нейронні мережі як інтелектуальні інструменти демонструють велику сумісність із характеристиками безпровідних сенсорних мереж (БСМ) і можуть застосовуватися в різних схемах їх енергозбереження. У цій роботі представлена класифікація найважливіших застосувань нейронних мереж в питаннях енергоефективності БСМ. Застосування штучних нейронних мереж у БСМ можна узагальнити до прогнозування даних датчиків, злиття датчиків, виявлення кращого шляху, класифікації даних датчиків та кластеризації вузлів. Пропонується використання модифікованого методу карт самооорганізації Кохонена для підвищення ефективності роботи алгоритмів нейронних мереж. Все це призводить до менших витрат на зв'язок та економію енергії в сенсорних мережах popup.nrat_date 2026-04-19 Close