A Reliability-Oriented Local-Area Model for Large-Scale Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale wireless sensor networks (WSNs) have demonstrated some complex features which are similar to those of other types of complex networks, such as social networks. Based on these complex features, evolution process and characteristic of WSNs, we represent a WSN topologically by building a suitable model, which is named as the reliability-oriented local-area model (ROLM) and aimed at improving the performance of WSNs. For analyzing the performance of the ROLM, we define the reliability as the probability of that the relative error between the measurement and the true value is equal to or less than ε ( ε ≥ 0 ) and proposed a parameter η to measure the reliability of the network. Based on them, we use η to analyze the influence of network structure on the reliability, and compared the reliabilities of the ROLM and the existing WSNs. Experiment results prove that the large-scale WSN follows a power-law distribution, and it has scale-free characteristic and small world characteristic. And it also shows that, comparing with existing model, ROLM not only balances energy consumption by limiting the connectivity of each node to prolong the lifetime of the network, but also improves the reliability substantially. And the ROLM can be used to express the topology of reliability-oriented WSNs and analyze the structure preferably.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».