Låg overhead analys av stora distribuerade datamängder är nödvändig för nuvarande datacenter och för framtida sensornätverk. I sådana system har varje nod ett visst datavärde, t.ex. en lokal sensoravläsning, och en koncis bild av det globala systemtillståndet måste erhållas. I resursanpassade miljöer som sensornätverk måste detta göras utan att samla in alla data på någon plats, dvs. på ett distribuerat sätt. I detta syfte definierar vi det distribuerade klassificeringsproblemet, där många sammankopplade noder beräknar en klassificering av deras data, dvs. dela upp dessa värden i flera samlingar, och beskriva varje samling kortfattat. Vi presenterar en allmän algoritm som löser det distribuerade klassificeringsproblemet och kan implementeras i olika topologier, med hjälp av olika klassificeringstyper. Till exempel kan den generiska algoritmen omedelbart inkorporeras för att klassificera värden efter avstånd, som den berömda k-means-klassificeringsalgoritmen. Avståndskriteriet är dock ofta inte tillräckligt för att ge goda klassificeringsresultat. Vi presenterar en omedelbarion av den generiska algoritmen som beskriver värdena som en Gaussisk Blandning (en uppsättning viktade normala fördelningar), och använder maskininlärningsverktyg för klassificeringsbeslut. Simuleringar visar robustheten och hastigheten hos denna algoritm. Vi bevisar att all implementering av den generiska algoritmen konvergerar över någon ansluten topologi, klassificeringskriterium och samling representation, i fullt asynkrona inställningar.
Lärande tekniker som används för att lösa utmaningar sensor-nätverk granskas kortfattat nästa En algoritm för distribuerad klassificering i sensornätverk baserat på olika klassificeringstyper presenteras i REF, som beskriver de sensed värden som en Gaussian Blandning, och använder en maskininlärning metod för klassificering.
Distributed data classification in sensor networks
{'venue': "PODC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}