An intelligent fuzzy clustering approach for energy-efficient data aggregation in wireless sensor networks
Kablosuz duyarga şebekelerde enerji-verimli veri toplama için akıllı bulanık kümeleme yaklaşımı
- Tez No: 505757
- Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 147
Özet
Teknolojik gelişmeler, kablosuz duyarga düğümlerinin üretilmesini ve kullanılmasını mümkün kılmıştır. Her bir düğüm tek başına veri toplayabilmesine rağmen, algılanan bölgeden yüksek seviyeli anlamsal bilgiyi çıkarmak için bu düğümler genellikle işbirliği yaparlar. Bu düğümlerden oluşan şebekeler, Kablosuz Duyarga Şebeke (KDŞ)'ler olarak adlandırılır. Genel olarak, kullanılan cihazların kaynak kısıtlı yapıları nedeniyle, bu şebekelerin arzu edilen ancak uyumsuz iki özelliği olan enerji verimliliği ve doğruluğu arasında bir denge vardır. Pazarlık olarak da adlandırılabilen denge, deneme-yanılma süreçleriyle çoğunlukla manuel değer atanmış parametreler kullanan verimli algoritmalar ile optimize edilmeye çalışılmaktadır. Ancak, bu atama süreci neredeyse her zaman, parametrelerin optimum bileşimini bulmakta başarısız olmakta, uygulamayı belirsiz ve çoğu durum için uygulanamaz kılmakta ve genellikle elde edilen sonucu tartışmalı hale getirmektedir. Bu tez çalışmasında, Kablosuz Duyarga Şebekelerde Enerji-Verimli Veri Toplama için Akıllı Bulanık Kümeleme Yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, duyarga şebeke uygulamaları için verimli çalışan ve ölçeklenen dağılım-bağımsız bir yaklaşımdır. Ek olarak, öneri ile birlikte belirli bir KDŞ'nin performansını optimize etmek için, bulanık kümeleme işleminde kullanılan parametreleri ayarlamada bir optimizasyon çerçevesi kullanılmaktadır. Bu tez aynı zamanda, seçilen son teknoloji algoritmalarla önerinin performans karşılaştırmalarını ve deneysel değerlendirmelerini de içermektedir. Deneysel sonuçlar, önerinin, protokollerin enerji verimliliğini ve ağ ömrünü karşılaştırmak için kullanılan metrikler göz önünde bulundurulduğunda, aynı şebeke kurulumu altında karşılaştırılan protokollerin her birinden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, önerilen optimize edilmiş bulanık ağ kümeleme protokolü ile birlikte, önerilen protokolün nesne sınıflandırma doğruluğu yönünü doğrulamak için kablosuz duyarga şebekelerde çok kipli nesne sınıflandırma problemi üzerinde ampirik bir çalışma ayrıntılı olarak gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Technological developments have made the generation and usage of wireless sensor nodes possible. Although an individual node is capable of gathering data alone, these nodes generally cooperate to extract high-level semantic information from the sensed region. Networks consisting such nodes are referred to as Wireless Sensor Networks (WSNs). There is generally a balance between energy-efficiency and accuracy, which are two desirable but incompatible features of these networks, because of the resource-restricted nature of the utilized devices. The balance, which can also be called the trade-off, is tried to be optimized by efficient algorithms that mostly utilize manually-value-assigned parameters through trial-and-error processes. However, this assignment process nearly always fails in finding the optimum blend of parameters, renders the implementation vague and inapplicable for most cases, and generally biases the obtained result. In this dissertation, an Intelligent Fuzzy Clustering Approach for Energy-Efficient Data Aggregation in Wireless Sensor Networks is proposed. The proposed approach is a distribution-agnostic approach that runs and scales efficiently for sensor network applications. Additionally, along with the proposal, an optimization framework is utilized to tune the parameters used in the fuzzy clustering process in order to optimize the performance of a given WSN. This dissertation also includes performance comparisons and experimental evaluations of the proposal with the selected state-of-the-art algorithms. The experimental results reveal that the proposal performs better than any of the compared protocols under the same network setup considering metrics used for comparing energy-efficiency and network lifespan of the protocols. Besides, along with the proposed optimized fuzzy network clustering protocol, an empirical study on multi-modal object classification problem in wireless sensor networks is conducted in detail and obtained results are presented as well in order to corroborate the object classification accuracy aspect of the proposed protocol.
Benzer Tezler
- Deniz taşımacılığında emniyet esaslı akıllı gemi denetim analitiği
Safety based intelligent ship inspection analytics for maritime transportation
SEYİD MAHMUD ESAD DEMİRCİ
Doktora
Türkçe
2023
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ÇİÇEK
- Array processing and optimization techniques of beamforming and resource allocation for enhanced spectral efficiency in 5g and beyond systems
5g ve ötesı sıstemlerının hüzmeleme ve spektral verımlılığının vektör íşleme ve optımızasyon ıle gerçekleştırılmesı
NANN WIN MOE THET NANN WIN MOE THET
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. MEHMET KEMAL ÖZDEMİR
- Akciğer hastalıkları teşhisinde sınıflandırma ve bulanık mantık yöntemlerinin uygulanması
Diagnosis of lung diseases with implementing classification and fuzzy logic methods
HİLAL KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
- Yapay bağışıklık algoritmaları kullanılarak bulanık sistem tasarımı
The fuzzy system designing using artificial immune system algorithms
AYŞE MERVE ACILAR
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ARSLAN
- Bulanık küme ve derin sinir ağlarına dayalı zaman serisi öngörüsü: Bulanık uzun-kısa vadeli bellek fonksiyonları
Time series prediction based on fuzzy set and deep neural networks: Fuzzy long-short term memory functions
NUREFŞAN KALENDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU