Data Mining Techniques in Sensor Networks

Langue : anglais

Edité par Springer London Sep 2013, 2013

1447154533 / 9781447154532

Série : Livre 87 sur 322 - SpringerBriefs in Computer Science

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Sensor networks comprise of a number of sensors installed across a spatially distributed network, which gather information and periodically feed a central server with the measured data. The server monitors the data, issues possible alarms and computes fast aggregates. As data analysis requests may concern both present and past data, the server is forced to store the entire stream. But the limited storage capacity of a server may reduce the amount of data stored on the disk. One solution is to compute summaries of the data as it arrives, and to use these summaries to interpolate the real data. This work introduces a recently defined spatio-temporal pattern, called trend cluster, to summarize, interpolate and identify anomalies in a sensor network. As an example, the application of trend cluster discovery to monitor the efficiency of photovoltaic power plants is discussed. The work closes with remarks on new possibilities for surveillance enabled by recent developments in sensing technology. 120 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9781447154532

Titre
Data Mining Techniques in Sensor Networks
Auteur
Annalisa Appice
Éditeur
Springer London Sep 2013
Année de publication
2013
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1447154533
ISBN à 13 chiffres
9781447154532
Poids de l'article
195 grammes
Dimensions
235x155x7 mm
Série
Livre 87 sur 322: SpringerBriefs in Computer Science

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