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Abbiamo assistito a un enorme aumento dell'uso e dell'applicazione di un piccolo dispositivo chiamato sensore in diversi campi. Una singola rete può essere composta da molti piccoli sensori che rilevano dati diversi o dello stesso tipo. Tutti i dati rilevati possono variare a causa dell'imprecisione, dell'incoerenza, dell'erroneità e dell'imperfezione dei dati, per cui è necessario sviluppare un metodo per ottenere il risultato più accurato e corretto. La fusione dei dati è l'approccio con cui possiamo ottenere risultati quasi corretti. In questo lavoro, ho simulato tre metodi e due algoritmi…mehr

Produktbeschreibung
Abbiamo assistito a un enorme aumento dell'uso e dell'applicazione di un piccolo dispositivo chiamato sensore in diversi campi. Una singola rete può essere composta da molti piccoli sensori che rilevano dati diversi o dello stesso tipo. Tutti i dati rilevati possono variare a causa dell'imprecisione, dell'incoerenza, dell'erroneità e dell'imperfezione dei dati, per cui è necessario sviluppare un metodo per ottenere il risultato più accurato e corretto. La fusione dei dati è l'approccio con cui possiamo ottenere risultati quasi corretti. In questo lavoro, ho simulato tre metodi e due algoritmi per ottenere i migliori dati posteriori. Tutti i metodi sono stati simulati e il risultato mostra come si possa ridurre l'errore dai dati rilevati dai sensori e prevedere i dati futuri sulla base dei dati precedenti, considerando i tipi di errore possibili in un ambiente.
Autorenporträt
Nilay Patel est maître de conférences à R.C.Technical Institute et a rejoint la profession académique en 2016. Il a obtenu un diplôme d'ingénieur en informatique de BVM Engg. College, Anand, Gujarat en 2015 et le diplôme de CITC, Changa en 2012. Son domaine de recherche porte sur un réseau de capteurs sans fil. Son domaine de recherche actuel porte sur la tolérance aux pannes dans le Cloud.