Near-Optimal Node Clustering in Wireless sensor Networks for Environment Monitoring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wireless sensor networks (WSNs) for environment monitoring consist of a large number of low-cost battery-powered sensors nodes, densely deployed throughout a remote or inaccessible physical space. "Energy conservation" has been identified as the key challenge in the design and operation of these networks. At the same time, clustering of sensor nodes has been widely recognized as the most promising approach in dealing with the given challenge. In our earlier work, we examine the actual energy-conservation effectiveness of node clustering in WSNs, and we prove that only clustering schemes that position their resultant clusters within the isoclusters1 of the monitored phenomenon are guaranteed to reduce the nodes' energy consumption and extend the network lifetime. A thorough review of the known literature on WSNs shows that the existing WSN clustering algorithms commonly do not satisfy the above requirement, i.e. they do not consider the similarity of sensed data as an important clustering criterion. Therefore, the utilization of these algorithms cannot be considered truly effective in dealing with the WSN energy conservation challenge. In this paper, we propose a novel WSN clustering algorithm - local negotiated clustering algorithm (LNCA). To our knowledge, LNCA is the first clustering algorithm that employs the similarity of nodes' readings as the main criterion in cluster formation. As such, LNCA is highly effective in minimizing in-network data-reporting traffic and, accordingly, in reducing the energy usage of individual sensor nodes. Our simulation results show clear performance supremacy of LNCA over two popular WSN clustering algorithms: low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) and weight clustering algorithm (WCA).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle