An Energy Efficient Technique for Improved Network Lifetime in Wireless Sensor Network (WSN) Through Energy, Distance, and Density-Based Clustering
Notice bibliographique
Résumé
The intelligent networks utilize smart and AI federated technologies especially in Industrial Internet of Things (IIoT), as it is the need of the hour to gather the data from sensor devices deployed at diverse locations for the drawing inferences from the gathered data.The data transmission operation requires smart technologies to move the data between base stations and mobile devices.Usually, the sensor devices have limited resources for storage as well as for preserving energy.The design of the network should be done in such a way that it can reduce the energy consumption and the data transmission time.This can help improve the lifetime of the network.With the advent of AI based technologies, it is possible now to integrate the underlying technologies such as datamining, IoT and AI federated technologies to create the clusters of sensing nodes to minimize energy usage.Thus, this study discusses three different cluster-based models for data collection and transmission.The first model is used to create a cluster and then select its head based on the energy parameters.The second model, on the other hand, uses a clustering method to create the cluster and then select its head.The third model in this paper presents the main contribution of the cluster creation process by considering the various parameters that affect the density and energy of the cluster.The simulation experiments are performed for all three models using JUNG simulator.The experimental results show that the third approach with considering energy, distance, and density for selecting the clustering head achieves the optimal results for enhancing the lifetime of the network.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».