name: Адаптивный энергосберегающий алгоритм классификации состояний в беспроводных сенсорных сетях
keyword_list: классификация машинное обучение энергоэффективность беспроводные сенсорные сети
abstract: Работа посвящена разработке адаптивного энергосберегающего алгоритма классификации состояний беспроводных сенсорных сетей (БСС) и программному комплексу на его основе. В работе получены новые научно-технические результаты. Проведен анализ энергопотребления в беспроводных сенсорных сетях, который определил, что 70% электроэнергии узла сети расходуется на коммуникацию по беспроводной сети. Проведен системный анализ функций беспроводных сенсорных сетей в различных отраслях, который позволил сформировать основные направления: сбор данных, мониторинг, контроль, слежение и формирование управляющих команд, а также выделить общую задачу – принятие решения о состоянии в БСС. Разработана блок-схема адаптивного энергосберегающего алгоритма обработки информации в БСС, реализующего принятие решения о
  классификации состояния сети на основе базы знаний. Разработана программная реализация алгоритма в среде программного
  языка Python3 на базе библиотеки scikit-learn, обеспечивающая использование готовых алгоритмов применения решающего дерева c логикой локального принятия решения о необходимости передачи данных по беспроводной сети. Представлена контекстная диаграмма и ее первый уровень декомпозиции адаптивного энергосберегающего алгоритма классификации состояний в беспроводной сенсорной сети, которые подробно описывают основные процессы в предлагаемом способе энергоэффективной обработки информации в БСС. Проведено модульное тестирование двух основных функций разработанного алгоритма по полному набору входных данных, которое подтвердило корректность алгоритма. Проведено экспериментальное исследование способа расчета вероятности передачи данных, которое подтвердило достоверность теоретических расчетов. 
  Разработана полунатурная модель беспроводной сенсорной сети, реализующая основные характеристики и поведение фактической эксплуатационной системы с целью экспериментального исследования разработанного алгоритма. Проведен сравнительный анализ энергоэффективности предлагаемого алгоритма классификации состояний в БСС для результатов
  теоретического расчета и при исследовании на полунатурной модели, который показал, что при использовании алгоритма количество сеансов связи сокращается более чем на 70%. Адаптивный энергосберегающий алгоритм передачи данных применим в беспроводных сенсорных сетях, где необходимо принимать решение о состоянии сенсорной сети (задача классификации) на основе множества показаний с сенсоров. Для функционирования алгоритма необходимо обучить решающее дерево и получить предикаты для сенсоров.
chairman_dissertation_council.name: Алексей
chairman_dissertation_council.surname: Лесков
chairman_dissertation_council.patronymic: Григорьевич
chairman_dissertation_council.position: заведующий кафедрой
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: ABE-5559-2021
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 56134359700
chairman_dissertation_council.rinc_id: 2574
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Сергей
organization_supervisor.surname: Чернышев
organization_supervisor.patronymic: Леонидович
organization_supervisor.position: Ученый секретарь Ученого совета МГТУ им.Н.Э.Баумана
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.29.59
rubrics.name: Программированное обучение
oecds.code: 02.02.AC
oecds.name: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Власов А. И.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Юрков Н. К.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Иванов И. А.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системы автоматизации проектирования (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: МГТУ ИМ. Н.Э. БАУМАНА
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Э. БАУМАНА (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
protection_organization.ogrn: 1027739051779
protection_organization.supervisor_name: МИХАИЛ
protection_organization.supervisor_surname: ГОРДИН
protection_organization.supervisor_patronymic: ВАЛЕРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: МГТУ ИМ. Н.Э. БАУМАНА
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Э. БАУМАНА (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
author_organization.ogrn: 1027739051779
author_organization.supervisor_name: МИХАИЛ
author_organization.supervisor_surname: ГОРДИН
author_organization.supervisor_patronymic: ВАЛЕРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения