| 10.14489/vkit.2020.09.pp.046-051 |
|
DOI: 10.14489/vkit.2020.09.pp.046-051 Хайтбаев А. Ф., Эшмурадов А. М. Аннотация. Показана возможность повышения энергоэффективности беспроводных сенсорных сетей за счет более эффективного управления. Представленная модель беспроводной сенсорной сети учитывает подзарядку от окружающей среды. Проверена возможность организации распределенных вычислений в беспроводных сенсорных сетях путем использования имитационного моделирования с помощью нейронных сетей. Ключевые слова: сенсорные сети; моделирование; энергоэффективность; нейронные сети; протоколы для сенсорных сетей.
Khaytbaev A. F., Eshmuradov A. M. Abstract. The purpose of the article is to study the possibilities of improving the efficiency of the sensory network management technique, using the neural network method. The presented model of the wireless sensor network takes into account the charging of the environment. The article also tests the hypothesis of the possibility of organizing distributed computing in wireless sensor networks. To achieve this goal, a number of tasks are allocated: review and analysis of existing methods for managing BSS nodes; definition of simulation model components and their properties of neural networks and their features; testing the results of using the developed method. The article explores the major historical insights of the application of the neural network technologies in wireless sensor networks in the following practical fields: engineering, farming, utility communication networks, manufacturing, emergency notification services, oil and gas wells, forest fires prevention equipment systems, etc. The relevant applications for the continuous monitoring of security and safety measures are critically analyzed in the context of the relevancy of specific decisions to be implemented within the system architecture. The study is focused on the modernization of methods of control and management for the wireless sensor networks considering the environmental factors to be allocated using senor systems for data maintenance, including the information on temperature, humidity, motion, radiation, etc. The article contains the relevant and adequate comparative analysis of the updated versions of node control protocols, the components of the simulation model, and the control method based on neural networks to be identified and tested within the practical organizational settings. Keywords: Sensor networks; Simulation; Energy efficiency; Neural networks; Protocols for sensor networks.
РусА. Ф. Хайтбаев, А. М. Эшмурадов (Ташкентский университет информационных технологий имени Мухаммада ал-Хоразмий, Ташкент, Республика Узбекистан) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript EngA. F. Khaytbaev, A. M. Eshmuradov (Tashkent University of Information Technologies named after Mukhammad al-Khorazmy, Tashkent, Republic of Uzbekistan) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
Рус. Карпов А. С. Сравнение методов обучения нейронной сети для задачи распознавания изображений // Вестник современных исследований. 2017. № 6–1(9). С. 122–123. Eng1. Karpov A. S. (2017). Comparison of neural network training methods for image recognition problem. Vestnik sovremennyh issledovaniy, 9(6–1), pp. 122–123. [in Russian language]
РусСтатью можно приобрести в электронном виде (PDF формат). DOI: 10.14489/vkit.2020.09.pp.046-051 Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи. .
EngThis article is available in electronic format (PDF). DOI: 10.14489/vkit.2020.09.pp.046-051 Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-vestnik-kompyuternyh-i-informatsionnyh-tehnologiy Please specify the article DOI in the order comments.
.
|
Archive
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»