Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007575, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Метод кодування данних в мережі Інтернету Речей за допомогою нейромережі Автор Ушаков Сергій МихайловичUshakov Serhii Mykhailovych Дата публікації 01-06-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/42178 Видання Київ Опис Робота містить 74 сторінки, 15 рисунків, 3 таблиці. Було використано 24 джерела. Актуальність: актуальність дослідження полягає в тому, що кількість пристроїв в мережі ІоТ постійно збільшується. Разом з цим збільшується кількість рішень на ринку ІоТ технологій, що в купі призводить до збільшення об’ємів передачі даних. Тим самим збільшується кількість ресурсів, що витрачається на забезпечення їх передачі. Збільшення кількості користувачів технологій Інтернету речей призводить до стрімкого збільшення даних, що передаються мережею. Чим більше трафіка попадає до мережі, тим більша швидкість передачі даних потребується. Таким чином ускладняється процес обміну трафіков, що в свою чергу призводить до потреб витрати ресурсів на розширення пропускних здатностей мереж. Мета роботи: оптимізувати процес передачі даних, специфічного для мережам інтернету речей за рахунок удосконалення нейромережевого автоенкодеру за допомогою використання навчання меншої нейромережі на вихідних даних основного автоенкодеру. Запропонований метод дозволить зменшити кількість даних, що передаються для зменшення використання ресурсів пропускної здатності мережі. The work contains 74 pages, 15 figures, 3 tables. 24 sources were used. Topicality: The relevance of the research lies in the fact that the number of devices in the IoT network is constantly increasing. At the same time, the number of solutions in the market of IT technologies is increasing, in combination leads to an increase in the volume of data transmission. Thus, there is an increase in the amount of resources spent to ensure their transmissions. The increase in the number of users of IoT technologies leads to a rapid increase in the amount of data transmitted over the network. The more traffic that enters the networks, the higher the data transfer rate is required. Thus, the process of traffic exchange becomes more complicated, which in turn leads to the need to spend resources to expand the capacity of networks. The goal of the work: to optimize the process of data transfer specific to the Internet of Things networks by improving the neural autoencoder by using the training of a smaller neural network on the output data of the main autoencoder. The proposed method will reduce the amount of data transmitted to reduce the use of network bandwidth resources. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити