För närvarande har teknik för upptäckt av händelser blivit en viktig del i uppbyggnaden av effektiva trådlösa sensornätverk. En av de populära och Excellent händelse upptäckt algoritmer är grannen-baserade Fuzzy Logic algoritm, nämligen NFLE, som tillhör maskininlärning teknik. Men traditionell luddig logik algoritm kan inte fungera bra i hög precision branddetektering nätverk. I detta dokument föreslår vi en förbättrad NFLE (INFLE) som dramatiskt kan öka precisionen för branddetektering. I NFLE, den slutliga branden förtroende en nod delvis bestäms av de genomsnittliga avläsningar av sina grannar i suddig logik system, vilket kan leda till felaktig brand upptäckt när händelsen inträffade i ett område som täcker endast en del av sina grannar. I vår föreslagna INFLE väljer vi ut några av grannarna, genom särskilda regler, för att fastställa nodens slutliga tillstånd. Simuleringsresultaten bekräftar att vårt förslag till INFLE överträffar traditionell NFLE i händelse av upptäckt av precision. Nyckelord: trådlösa sensornätverk, händelsedetektering, luddig logik Ett trådlöst sensornätverk kan innehålla tiotusentals trådlösa sensornoder för att övervaka området och de används i många applikationer såsom säkerhet, övervakning, klimatförändringar studier, och strukturell hälsoövervakning. I vissa dåliga upptäckt miljö, onormala händelser händer ofta i osäker tid, så vi behöver sensornoder för att ställa in ett alarm exakt och punktligt om onormala händelser händer. På grund av den begränsade beräkningskraften, minnet, kommunikationsområdet för sensornoder, måste en idealisk algoritm för händelsedetektering vara energieffektiv, feltolerant och robust, resursvänlig och anpassningsbar till flera händelsetyper och miljö och den måste vara exakt och ger mindre falsklarm [1]. Den ursprungliga idén med händelsedetektering är att använda ett tröskelvärde, om värdet på sensornoden överstiger den fördefinierade tröskeln, anses en händelse inträffa. Vid upptäckt av brandhändelser, t.ex. om "temperatur > = 55°C", finns eld. Tröskelbaserad händelsedetektering har följande funktioner: a) lätt att genomföra; b) svårt att ställa in en lämplig tröskel för vissa händelser; c) när händelser blir komplicerade kommer falska alarm att stiga snabbt. Modellbaserad händelsedetekteringsteknik är en annan detektionsteknik som modellerar händelsefenomen i en specifik form såsom matematiska formler eller kartor. Modellbaserad händelsedetektering har följande egenskaper: a) kan hantera mer komplexa händelser än tröskelbaserade, eftersom de representerar en icke-linjär modell för olika händelser; b) behöver professionell kunskap för att justera parametern för modellerna; c) på grund av komplexiteten i händelsemodeller, de är alltid beräkningsintensiva. Mönstermatchning-baserad händelse
Sol och al. REF föreslog en förbättrad rumsligt baserad algoritm för upptäckt av FL-händelser för att minska sannolikheten för falska positiva effekter.
INFLE: An Improved Neighbor-Based Fuzzy Logic Event Detecting Algorithm for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'International Journal of Future Generation Communication and Networking', 'journal': 'International Journal of Future Generation Communication and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}