Versengő eseményjellemző kiemelés vezeték nélküli szenzorhálózat környezetben
Az eseményjellemzők kiemelése a kevert eseményszekvenciából fontos részét képezi a legtöbb esemény-előjelző rendszernek, mely elosztott környezetben üzemel. Ilyen és hasonló környezet a vezetéknélküli szenzorhálózatok környezete. A közelmúltban közöltünk egy esemény-előjelző keretrendszert, amely nagyban támaszkodott a tiszta eseményszekvenciákra. Ebben a szemeszterben, mint folytatólagos munka, egy versengő eseményjellemző-kinyerő metódust dolgoztunk ki, mely teljesíteni tudja a fentebb említett esemény-előrejelző keretrendszer elvárásait. Az irodalomban megtalálható megannyi statisztikus, valamint fuzzy logika alapú idősor előrejelző algoritmus, de ezek a megoldások nem megfelelőek egy olyan környezetben, ahol az események előrejelzéséhez szükséges információ szét van szórva a szenzorcsoportok által mért adatokban. A javasolt eljárás folyamatosan képes szűrni az eseményjellemzők adatbázisát, folyamatosan becsüli a tiszta eseményszekvenciák számát s így nagy megbízhatósággal képes kinyerni a szekvenciákat az amúgy összekeveredett és zajos eseménysorozatokból. A metódus nagyban támaszkodik a versengő Hebb tanulásra, melyet eredetileg neurális hálózatok tanítására dolgoztak ki.
Kutatási beszámoló
Öllös Gergely, PhD hallgató, BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszék, ollos@tmit.bme.hu
2011. augusztus 31.
A teljes kutatásibeszámoló letölthető innen (PDF)