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对智能空间智能机器学习系统使用传感器网络

文摘

出现发展的微观和纳米电子为人类使用传感器对复杂的生活方式。在智能环境下,人类与计算机系统交互不是手动命令,人类的需要是预测的系统通过传感器收集的数据,因此人类可以享受自动化的复杂的生活环境。检测到人类的需要,分析了基于传感器收集的信息和行动。特别是需要预计只有认识到人类活动。人类活动是公认的有效的机器学习系统通过使用收集的数据环境传感器,固定在每日可用的一切和可穿戴传感器所穿的人受到监控。此原型创建的目的是开发自动化机器学习系统,不需要任何手动解释决策。因此该机器学习系统是基于可调模糊聚类(AFC)算法,对数据分组来缓解工作的分类系统和模糊神经网络(FNN),支持增量学习。这个提议系统类似于人类智慧做出准确的决定即使在不确定的情况。实现这个系统的显示精度高的认识人类活动甚至拥有大量来自不同传感器的数据。

C。Sugitha Fleena克里斯蒂,S.Chandrasekaran

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