Disjoint Spanning Tree Based Reliability Evaluation of Wireless Sensor Network
Notice bibliographique
Résumé
Wireless sensor networks (WSNs) are becoming very common in numerous manufacturing industries; especially where it is difficult to connect a sensor to a sink. This is an evolving issue for researchers attempting to contribute to the proliferation of WSNs. Monitoring a WSN depends on the type of collective data the sensor nodes have acquired. It is necessary to quantify the performance of these networks with the help of network reliability measures to ensure the stable operation of WSNs. Reliability plays a key role in the efficacy of any large-scale application of WSNs. The communication reliability in a wireless sensor network is an influential parameter for enhancing network performance for secure, desirable, and successful communication. The reliability of WSNs must incorporate the design variables, coverage, lifetime, and connectivity into consideration; however, connectivity is the most important factor, especially in a harsh environment on a large scale. The proposed algorithm is a one-step approach, which starts with the recognition of a specific spanning tree only. It utilizes all other disjoint spanning trees, which are generated directly in a simple manner and consume less computation time and memory. A binary decision illustration is presented for the enumeration of K-coverage communication reliability. In this paper, the issue of computing minimum spanning trees was addressed and it is a pertinent method for further evaluating reliability for WSNs. This paper inspects the reliability of WSNs and proposes a method for evaluating the flow-oriented reliability of WSNs. Further, a modified approach for the sum-of-disjoint products to determine the reliability of WSN from the enumerated minimal spanning trees is proposed. The proposed algorithm when implemented for different sizes of WSNs demonstrates its applicability to WSNs of various scales. The proposed methodology is less complex and more efficient in terms of reliability.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».