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Enregistrement W2803888420 · doi:10.23977/iotea.2017.31002

The method of adaptive selection of a wireless access network in a heterogeneous environment based on the theory of fuzzy sets

2018· article· en· W2803888420 sur OpenAlexvenueno aff
Andriy Masiuk, Mykhailo Klymash, Mykola Beshley, Ivan Demydov, Halyna Beshley

Notice bibliographique

RevueInternet of Things (IoT) and Engineering Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Systems and Technology Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless networkHandoverNode (physics)Fuzzy logicWirelessVertical handoverQuality of serviceHeterogeneous networkHeterogeneous wireless networkAdaptation (eye)Selection (genetic algorithm)Access networkDistributed computingComputer networkArtificial intelligenceEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The method of choosing a wireless access network in a heterogeneous environment based on the theory of fuzzy sets has been improved. This method allows for a centralized, well-founded decision to carry out a horizontal-vertical handover procedure based on a group of QoS-dependent criteria that depend directly on the properties of the radio interface of the network system. The method also allows adaptation decision-making rules, depending on different telecommunication conditions and network policies. A simulation model of the heterogeneous network has been developed. The model allows to automate investigation of the proposed method of selecting an access node based on the theory of fuzzy sets. The model enables configuration of a large number of simulation parameters using auxiliary mathematical models, in particular for describing and predicting user traffic processes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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