Allteftersom datorsystemen blir alltmer genomträngande finns det ett allt större behov av att de förstår och anpassar sig till miljöns tillstånd runt omkring dem: det vill säga deras sammanhang. Denna förståelse kommer med stor tillit till en rad sensorer. Bärbara anordningar är dock också mycket begränsade när det gäller effekt, och därför måste mängden avkänning minimeras. I detta dokument presenterar vi en maskininlärningsarkitektur för kontextmedvetenhet som är utformad för att balansera provtagningsfrekvensen (och därmed energiförbrukningen) hos enskilda sensorer med betydelsen av indata från den sensorn. Denna betydelse grundar sig på förutsägelser om nästa sannolika sammanhang. Arkitekturen implementeras med hjälp av ett valt utbud av användarkontexter från en insamlad datauppsättning. Simuleringsresultat visar tillförlitliga sammanhangsidentifieringsresultat. Den föreslagna arkitekturen har visat sig avsevärt minska energibehovet hos sensorerna med minimal noggrannhetsförlust i sammanhangsidentifieringen.
En maskininlärning arkitektur för sammanhangsmedvetenhet används i REF, som är utformad för att balansera provtagningsfrekvens (och därmed energiförbrukning) av enskilda sensorer med betydelsen av indata från den sensorn.
Adaptive sampling in context-aware systems: a machine learning approach
{'venue': 'IET Conference on Wireless Sensor Systems (WSS 2012)', 'journal': 'IET Conference on Wireless Sensor Systems (WSS 2012)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}