書誌事項
- タイトル別名
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- Secure and Fast Learning Methods of Clustering for IoT
- IoT ニ タイスル クラスタリング ノ アンゼン デ コウソク ナ ガクシュウホウ
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説明
<p>ICT を支える基盤技術の1 つであるクラウドコンピューティングが, さまざまな場面で使用されている. しかしながら, IoT (Internet of Things)への移行に伴って, サーバに接続するクライント数が多くなり, サーバの負担が増えてクラウドシステムの処理能力が著しく低下することが知られている. この問題を解決する方法の一つとして, エッジ(フォグ)コンピューティングシステムが提案されている. エッジコンピューティングにおいては, 従来のクラウドシステムに加えてエッジと呼ばれる複数のサーバが直接端末に接続されているか, 近接して配置されている. 著者らは, これまでにエッジシステムのためのBP 法のアルゴリズムの提案を行った. 本論文では, エッジシステムのためのクラスタリングの学習法の提案を行い, 数値実験においてその有効性を示す. </p>
収録刊行物
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- バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌
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バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 21 (2), 9-16, 2019-12-28
バイオメディカル・ファジィ・システム学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390850313415235840
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- NII論文ID
- 130007998421
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- NII書誌ID
- AA1145146X
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- ISSN
- 24242578
- 13451537
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- NDL書誌ID
- 030275356
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可