A SVR Learning Based Sensor Placement Approach for Nonlinear Spatially Distributed Systems
المؤلفون المشاركون
Zhang, Xian-Xia
Fu, Zhi-qiang
Shan, Wei-lu
Zou, Tao
Wang, Bing
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-11-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Many industrial processes are inherently distributed in space and time and are called spatially distributed dynamical systems (SDDSs).
Sensor placement affects capturing the spatial distribution and then becomes crucial issue to model or control an SDDS.
In this study, a new data-driven based sensor placement method is developed.
SVR algorithm is innovatively used to extract the characteristics of spatial distribution from a spatiotemporal data set.
The support vectors learned by SVR represent the crucial spatial data structure in the spatiotemporal data set, which can be employed to determine optimal sensor location and sensor number.
A systematic sensor placement design scheme in three steps (data collection, SVR learning, and sensor locating) is developed for an easy implementation.
Finally, effectiveness of the proposed sensor placement scheme is validated on two spatiotemporal 3D fuzzy controlled spatially distributed systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xian-Xia& Fu, Zhi-qiang& Shan, Wei-lu& Wang, Bing& Zou, Tao. 2016. A SVR Learning Based Sensor Placement Approach for Nonlinear Spatially Distributed Systems. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094905
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xian-Xia…[et al.]. A SVR Learning Based Sensor Placement Approach for Nonlinear Spatially Distributed Systems. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2016 (2016), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094905
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xian-Xia& Fu, Zhi-qiang& Shan, Wei-lu& Wang, Bing& Zou, Tao. A SVR Learning Based Sensor Placement Approach for Nonlinear Spatially Distributed Systems. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094905
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1094905
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر