Trådlösa sensornätverk (WSN) har ett brett spektrum av tillämpningar scenarier i datorseende, från fotgängardetektering till robotisk visuell navigering. Som svar på de växande visuella datatjänsterna i WSNs föreslår vi en proaktiv cachestrategi baserad på Stacked Sparse Autoencoder (SSAE) för att förutsäga innehålls popularitet (PCDS2AW). För det första, baserat på Software Defined Network (SDN) och Network Function Virtualization (NFV) teknik, är ett distribuerat djupt lärande nätverk SSAE konstrueras i diskbänk noder och kontroll noder i WSN-nätverket. Därefter optimeras SSAE nätverksstrukturparametrar och nätverksmodellparametrar genom utbildning. Det proaktiva förfarandet för genomförande av cachestrategin är indelat i fyra steg. (1) SDN-styrenheten ansvarar för dynamisk insamling av information om användarförfrågan i WSN:s nätverk. (2) SSAEs förutspår paket populariteten baserat på den SDN-controller som får användarens begäran data. (3) Den SDN controller genererar en motsvarande proaktiv cache strategi enligt popularitetsprognoser resultat. (4) Genomföra den proaktiva caching-strategin vid WSN:s cachenode. I simuleringen jämför vi inverkan av spatiotemporal data på SSAE nätverksstruktur. Jämfört med den klassiska caching strategin Hash + LRU, Betw + LRU, och klassiska förutsägelsealgoritmer SVM och BPN, kan den föreslagna PCDS2AW proaktiva caching strategi avsevärt förbättra WSN prestanda.
I REF föreslås ett nätverk för djupinlärning för att förutsäga datapaketets popularitet baserat på användarförfrågans paket.
Deep Learning Based Proactive Caching for Effective WSN-Enabled Vision Applications
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}