Sammanfattning av denna webbsida: Beslutsfusion används för att sammanjämka klassificeringsresultat och förbättra klassificeringsnoggrannheten för att minska förbrukningen av energi och bandbredd för dataöverföring. Den decentraliserade klassificeringen fusionsproblem var anledningen till att använda tro funktion-baserad beslut fusion tillvägagångssätt i Wireless Sensor Networks (WSNs). Med tanke på att förbättra metoden tro funktion fusion, har vi föreslagit fyra klassificeringstekniker, nämligen Enhanced K-Nearest Neighbor (EKNN), Enhanced Extreme Learning Machine (EELM), Enhanced Support Vector Machine (ESVM) och Enhanced Recurrent Extreme Learning Machine (ERELM). Dessutom är WSN benägna att fel och fel på grund av deras olika programvara, maskinvarufel, och deras distribution inom olika områden. På grund av dessa utmaningar måste effektiva feldetekteringsmetoder användas för att upptäcka fel i ett WSN i rätt tid. Vi har framkallat fyra typer av fel: offset fel, få fel, fast-på fel, och utanför gränserna fel, och använt förbättrade klassificeringsmetoder för att lösa problemet sensor fel. Experimentella resultat visar att ERELM gav det första bästa resultatet för förbättringen av trosfunktionsfusionsmetoden. De övriga tre föreslagna teknikerna ESVM, EELM och EKN gav de andra, tredje respektive fjärde bästa resultaten. De föreslagna förbättrade klassificeringarna används för feldetektering och utvärderas med hjälp av tre prestandamått, dvs. detektionsnoggrannhet (DA), sann positiv frekvens (TPR) och felfrekvens (ER). Simuleringar visar att de föreslagna metoderna överträffar de befintliga teknikerna och ger bättre resultat för trosfunktionen och feldetekteringen i WSN.
I REF använde man en trosfunktionsbaserad beslutsfusionsmetod för att upptäcka fel i WSN.
Machine Learning Algorithms and Fault Detection for Improved Belief Function Based Decision Fusion in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}