Deep Learning Based Proactive Caching for Effective WSN-Enabled Vision Applications
المؤلفون المشاركون
Lei, Fangyuan
Cai, Jun
Dai, Qingyun
Zhao, Huimin
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Wireless Sensor Networks (WSNs) have a wide range of applications scenarios in computer vision, from pedestrian detection to robotic visual navigation.
In response to the growing visual data services in WSNs, we propose a proactive caching strategy based on Stacked Sparse Autoencoder (SSAE) to predict content popularity (PCDS2AW).
Firstly, based on Software Defined Network (SDN) and Network Function Virtualization (NFV) technologies, a distributed deep learning network SSAE is constructed in the sink nodes and control nodes of the WSN network.
Then, the SSAE network structure parameters and network model parameters are optimized through training.
The proactive cache strategy implementation procedure is divided into four steps.
(1) The SDN controller is responsible for dynamically collecting user request data package information in the WSNs network.
(2) The SSAEs predicts the packet popularity based on the SDN controller obtaining user request data.
(3) The SDN controller generates a corresponding proactive cache strategy according to the popularity prediction result.
(4) Implement the proactive caching strategy at the WSNs cache node.
In the simulation, we compare the influence of spatiotemporal data on the SSAE network structure.
Compared with the classic caching strategy Hash + LRU, Betw + LRU, and classic prediction algorithms SVM and BPNN, the proposed PCDS2AW proactive caching strategy can significantly improve WSN performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lei, Fangyuan& Cai, Jun& Dai, Qingyun& Zhao, Huimin. 2019. Deep Learning Based Proactive Caching for Effective WSN-Enabled Vision Applications. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132144
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lei, Fangyuan…[et al.]. Deep Learning Based Proactive Caching for Effective WSN-Enabled Vision Applications. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132144
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lei, Fangyuan& Cai, Jun& Dai, Qingyun& Zhao, Huimin. Deep Learning Based Proactive Caching for Effective WSN-Enabled Vision Applications. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132144
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132144
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