An Energy-Efficient Clustering Approach for Wireless Sensor Networks to Reduce Hot-Spot Effect and Idle Listening Energy Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, wireless sensor networks (WSNs) prove their potential in our daily day-today life.However, due to high congestion, energy management becomes the key challenge for WSNs.To increase the lifespan of WSNs, a unique clustered routing strategy is presented in this study.It offers an effective solution for the hot-spot effect and idle-listening issues.Outcomes help in lessening energy consumption.The developed algorithm is based on the principle of balanced energy consumption.Further, the developed WSN involves a node dormancy mechanism.It requires the energy balance technique using the clustering routing mechanism with distance variance.The design of clustering nodes is based on the master-slave principle, where the formation of clustering relies on node position and residual energy.MATLAB provides the simulation results as energy drop of each node to calculate the battery life.According to the achieved results, the developed algorithm can reduce the decay rate which can further lessen the energy consumption of the network.Moreover, it enhances the throughput and prolongs the network lifetime.The paper provides an energy-efficient clustering approach for Wireless Sensor Networks (WSNs) that can directly relate to manufacturing applications by practical solutions to the challenges faced in manufacturing settings, where effective sensor network deployment can lead to significant improvements in production processes and overall operational efficiency.
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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 | 0,000 |
| 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 ».