datenfusion wsn probabilistischer methode de patel nilay (4 résultats)

Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Geräts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten können aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein möglichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen können. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zukünftige Daten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung möglichen Fehlertypen berücksichtigt werden.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Geräts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten können aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein möglichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen können. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zukünftige Daten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung möglichen Fehlertypen berücksichtigt werden. 68 pp. Deutsch.

Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Patel NilayNilay Patel ist Dozent am R.C. Technical Institute und trat 2016 in den akademischen Beruf ein. Er hat ein Postgraduiertenstudium in Computertechnik am BVM Engg. College, Anand, Gujarat im Jahr 2015 und einen Abschluss vom.

Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Geräts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten können aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein möglichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen können. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zukünftige Daten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung möglichen Fehlertypen berücksichtigt werden.