Trådlösa sensornätverk (WSN) är ett snabbt växande område för forskning och kommersiell utveckling med mycket brett spektrum av tillämpningar. Använda WSNs många kritiska händelser som fi re kan upptäckas tidigare för att förhindra att förlora människoliv och tunga strukturella skador. Integration av mjuka datortekniker på sensornoder, som fuzzy logik, neurala nätverk och data mining, kan avsevärt leda till förbättringar av kritiska händelser detektion möjlighet. Med hjälp av data mining tekniker i processen av mönster upptäckt i stora datamängder är det inte ofta så lätt. Ett flertal algoritmer måste appliceras på applikationen innan en lämplig algoritm för valda datatyper kan hittas. Därför beror valet av en korrekt data mining algoritm inte bara på målet för en ansökan, men också på kompatibiliteten av datamängden. Detta dokument fokuserar på jämförande analys av olika data mining tekniker och algoritmer och i detta syfte tre olika experiment på WSN fi re detektionsdata föreslås och utförs. Det primära målet var att se vilken av dem som har den bästa klassifikatjon noggrannhet fuzzy logik genererade data och är den mest lämpliga för en särskild tillämpning av fi re detektion.
I REF presenterar författarna en jämförande analys av olika data Gruvteknik på WSN branddetekteringsdata med hjälp av Weka-verktyget.
Comparative Analysis of Data Mining Techniques Applied to Wireless Sensor Network Data for Fire Detection
{'venue': 'JITA - Journal of Information Technology and Applications (Banja Luka) - APEIRON', 'journal': 'JITA - Journal of Information Technology and Applications (Banja Luka) - APEIRON', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}