فایل ورد کامل تکنیک های داده کاوی و تلفیق( ترکیبی) برای WSN ها به عنوان منبعی از کلان داده ها

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تکنیک های داده کاوی و تلفیق( ترکیبی) برای WSN ها به عنوان منبعی از کلان داده ها،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۷ صفحه

۵ نتیجه گیری
این مقاله بر روی لزوم استفاده از تکنیک های پیش پردازش در داده های جمع آوری شده توسط WSN ها است. بجای انتقال تعدادی جریان داده های ادامه دار به محل های ذخیره ی کلان داده ها, می بایست عملیات های پیش پردازشی درون شبکه ای وجود داشته باشد. داده کاوی WSN و تکنیک های تلفیق داده ها مورد بحث قرار گرفتند. تکنیک های داده کاوی برای کاهش داده های انتقالی غیر ضروری به محل های ذخیره ی کلان داده ها بسیار با اهمیت هستند. مزایا و محدودیت های تکنیک های داده کاوی توزیع شده و متمرکز برای WSNها تحلیل شدند. همچنین تکنیک های تلفیق داده ها, تضمین صحت و دقت داده های جمع اوری شده و نیز زیر کلاس ها مورد بحث و تحلیل قرار گرفتند و از لحاظ صرفه جویی اقتصادی و منابع محدود WSN این کار ها را انجام دادیم. بعلاوه به این نتیجه رسیدیم که به عنوان منابع اصلی کلان داده ها, برای دادهای سنسور ها پردازش درون شبکه ای حیاتی است و منجر به افزایش طول عمر WSN ها میشود و کمک میکند تا حجم داده های کلان داده ها کاهش یابد و در نتیجه در روند پردازش کشف مقادیر کلان داده ها شتاب بخشی صورت میگیرد.

عنوان انگلیسی:Data Mining and Fusion Techniques for WSNs as a Source of the Big Data~~en~~

۵ Conclusions

The article has focused on the need to apply pre-processing techniques at the data collected from the WSNs (sensor data). Rather than transmitting amount of continues streaming data to big data storage, they should be an in-network pre-processing operations. WSNs’s Data mining and data fusion techniques have been discussed. The data mining techniques are very important to reduce the unnecessary transmitted data to big data storage. The advantages and the limitation of centralized and distributed data mining techniques for WSNs have analyzed. Also, the data fusion techniques, ensuring the accuracy and trustiness of the collected data, and their sub-classes (i.e. abstraction-based and input sources relations-based) have been discussed and analyzed in terms of the energy consumptions and the limited resources of the WSNs. It is then concluded that as main sources of big data, it is vital for the sensor data to be in-network processed as this would prolong the WSNs lifetime and contribute to reduction of data volume of the big data, thus accelerating of the values discovery process from this big data.

$$en!!