Abstract-Wireless sensornätverk övervakar dynamiska miljöer som förändras snabbt över tid. Detta dynamiska beteende orsakas antingen av externa faktorer eller initieras av systemdesignerna själva. För att anpassa sig till sådana förhållanden använder sensornätverk ofta maskininlärningsteknik för att eliminera behovet av onödig omdesign. Maskininlärning inspirerar också många praktiska lösningar som maximerar resursutnyttjandet och förlänger nätverkets livslängd. I denna uppsats presenterar vi en omfattande litteraturgenomgång under perioden 2002-2013 av maskininlärningsmetoder som användes för att ta itu med vanliga problem i trådlösa sensornätverk (WSN). Fördelarna och nackdelarna med varje föreslagen algoritm utvärderas mot motsvarande problem. Vi ger också en jämförande guide för att hjälpa WSN-designers att utveckla lämpliga maskininlärningslösningar för sina specifika tillämpningsutmaningar.
Alsheikh m.fl. REF ger en översikt över befintliga maskininlärningsmetoder som används i WSN.
Machine Learning in Wireless Sensor Networks: Algorithms, Strategies, and Applications
{'venue': 'IEEE Communications Surveys&Tutorials, vol. 16, no. 4, pp. 1996-2018, Fourthquarter 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}