Efficiency in energy consumption IoT devices
IoT cihazlarının enerji tüketiminde verimlilik
- Tez No: 888709
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez, hiyerarşik kümelemede uygun bir bağlantı yöntemi seçmenin önemini tartışmakla ilgilidir ve“k-merkezli bağlantı”adı verilen yeni bir yaklaşımı tanıtmaktadır. Bu yeni yöntem, kümeler arasındaki farklılığın nasıl ölçüleceğini yeniden tanımlayarak geleneksel bağlantı yöntemlerinin sınırlamalarını gidermek üzere tasarlanmıştır. Yalnızca küme merkezlerine odaklanmak yerine,“k-merkez merkezi bağlantısı”yaklaşımı, her küme içindeki k veri noktası çiftleri arasındaki, kümenin merkezine yakınlıklarına göre seçilen ortalama mesafeyi dikkate alır. Makale ayrıca bu yaklaşımın toplayıcı kümelemeyle entegrasyonunu da araştırıyor. Ampirik değerlendirmeler,“k-merkezli bağlantı”yaklaşımının tek bağlantı, tam bağlantı, ortalama bağlantı, ortalama bağlantı, ağırlık merkezi bağlantısı ve Ward yöntemi gibi yerleşik bağlantı yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Bu yenilik, hiyerarşik kümelemede önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor; gelişmiş kümeleme sonuçları ve daha fazla çok yönlülük sunuyor ve çeşitli alanlardaki etkinliğine yönelik güçlü ampirik destek sunuyor.
Özet (Çeviri)
The thesis is about discussing the importance of selecting an appropriate linkage method in hierarchical clustering and introduces a novel approach called the“k-centroid link.”This new method is designed to address the limitations of traditional linkage methods by redefining how dissimilarity is measured between clusters. Instead of focusing solely on cluster centers, the“k-centroid link”approach considers the average distance between pairs of k data points within each cluster, chosen based on their proximity to the cluster's center. The article also explores the integration of this approach with agglomerative clustering. Empirical assessments demonstrate that the“k-centroid link”approach outperforms established linkage methods like single link, complete link, average link, mean link, centroid link, and the Ward method. This innovation represents a significant advancement in hierarchical clustering, offering improved clustering results and greater versatility, with strong empirical support for its effectiveness across various domains.
Benzer Tezler
- IoT sistemlerde enerji tüketimini optimize edecek yöntemlerin pratik analizi
Practical analysis of energy consumption optimization methods in IoT
UMUTCAN GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR CAN TURNA
- Designing and evaluating intelligent home energy efficiency using iot routing protocols
Iot yönlendirme protokollerini kullanarak akıllı ev enerji verimliliğinin tasarlanması ve değerlendirilmesi
YASIR ABDULBARI ABDULLAH ABDULLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
ASSOC. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Kentsel 5G kablosuz iletişim sistemlerinde enerji verimliliği
Energy efficiency in urban 5G wireless communication systems
BÜNYAMİN HATİPOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAYFUN ACARER
- Bilişsel radyo tabanlı IoT ağlarında enerji verimli RPL algoritması tasarımı
Design of energy efficient RPL algorithm in cognitive radio based IoT networks
FERHAT ARAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERCAN DEMİRCİ
- A Q-learning-based energy-aware forwarding strategy for NDN-based iot networks
NDN tabanlı ıot ağları için Q-learnıng tabanlı enerji duyarlı iletim stratejisi
NAEEM ALI ASKAR ASKAR
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADIB HABBAL