TAILIEUCHUNG - Wireless Sensor Networks Application Centric Design Part 16

Tham khảo tài liệu 'wireless sensor networks application centric design part 16', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Building Context Aware Network of Wireless Sensors Using a Scalable Distributed Estimation Scheme for Real-time Data Manipulation 439 Fig. 8. Transformation of HGN structure top into an equivalent DHGN structure bottom The base of the HGN structure in Figure 8 represents the size of the pattern. Note that the base of HGN structure is equivalent to the cumulative base of all the DHGN subnets clusters. This transformation of HGN into equivalent DHGN composition allows on the average 80 reduction in the number of processing nodes required for the recognition process. Therefore DHGN is able to substantially reduce the computational resource requirement for pattern recognition process - from 648 processing nodes to 126 for the case shown in Figure 8. DHGN is in fact a single-cycle learning associative memory AM algorithm for pattern recognition. DHGN employs the collaborative-comparison learning approach Khan Muhammad Amin 2009 in pattern recognition. It lowers the complexity of recognition processes by reducing the number of processing nodes Khan Muhammad Amin 2007 . In addition pattern recognition using DHGN algorithm is improved through a two-level recognition process which applies recognition at sub-pattern level and then recognition at the overall pattern level See Figure 9 . DHGN is already implemented in a grid environment Khan Muhammad Amin 2008 . We plan to adopt DHGN algorithm for our novel data estimation model in WSNs. DHGN allows the recognition process to be conducted in a smaller sub-pattern domain hence minimizing the number of processing nodes which in turn reduces the complexity of pattern analysis. In addition the recognition process performed using DHGN algorithm is unique in a way that each subnet is only responsible for memorizing a portion of the pattern rather than the entire pattern . A collection of these subnets is able to form a distributed memory structure for the entire pattern. This feature enables recognition to be performed in parallel .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.