本文關(guān)鍵詞：傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式數(shù)據(jù)流挖掘研究綜述

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘 分布式數(shù)據(jù)流

【摘要】：文章闡述了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式數(shù)據(jù)流挖掘的研究現(xiàn)狀,對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流進(jìn)行分類、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則等分布式挖掘算法的比較分析、算法的應(yīng)用以及挖掘系統(tǒng)框架研究。以此為基礎(chǔ),對將來的研究趨勢做了分析和展望,探討了今后潛在的、可能的專題研究方向。
【作者單位】： 廣西經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘 分布式數(shù)據(jù)流
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目“大數(shù)據(jù)并行聚類關(guān)鍵技術(shù)研究”(15XTQ010) 廣西高�？茖W(xué)技術(shù)研究項目“人工智能算法在傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式挖掘應(yīng)用研究”(KY2015YB351)階段性成果
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 一、引言無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN,本文簡稱傳感器網(wǎng)絡(luò))中節(jié)點(diǎn)采集監(jiān)測對象的信息是連續(xù)的數(shù)據(jù)流。傳感器網(wǎng)絡(luò)里節(jié)點(diǎn)密集,同時進(jìn)行長期監(jiān)測得到的數(shù)據(jù)量巨大。每個傳感器節(jié)點(diǎn)自身的存儲資源、計算能力、無線帶寬和電池能量等資源十分有限,若把這些海量數(shù)據(jù)流全部傳輸?shù)絊ink節(jié)點(diǎn)后,，

本文編號：697238