A Cross-Layer Framework for Network Management in Wireless Sensor Networks Using Weighted Cognitive Maps
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Achieving the end-to-end goals and objectives of Wireless Sensor Networks (WSN) is a highly challenging task. Such objectives include maximizing network lifetime, guaranteeing connectivity and coverage, and maximizing throughput. In addition, some of these goals are in conflict such as network lifetime and throughput. Cross-layer design can be efficient in proposing network management techniques that can consider different network objectives and conflicting constraints. This can be highly valuable in challenging applications where multiple Quality of Service (QoS) requirements may be demanded. In this paper, a novel cross-layer framework for network management is proposed that particularly targets WSN with challenging applications. The proposed framework is designed using the tool known as Weighted Cognitive Map (WCM). The inference properties of WCMs allow the system to consider multiple objectives and constraints while maintaining low complexity. Methods for achieving different objectives using WCMs are illustrated, as well as how system processes can operate coherently to achieve common end-to-end goals. Using extensive computer simulations, the proposed system is evaluated. The results show that it achieves good performance results in metrics of network lifetime, throughput, and Packet Loss Ratio (PLR).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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