التعلم النشط القائم على التعلم الآلي للسياقات السلوكية في إنترنت الأشياء (IoT)
| العنوان | التعلم النشط القائم على التعلم الآلي للسياقات السلوكية في إنترنت الأشياء (IoT) |
|---|---|
| المؤلف | صفيان، م.، سروار، س.، القيوم، ز.، إقبال، م.، لي، س.ج.، كاشف، محمد |
| تاريخ النشر: | 2020-12 |
| مكان النشر | - طبيعة سبرينغر |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 0361-7688 |
| رقم السجل | 9eb56e69-1552-49f1-9d96-721a62e1a35c |
| التاريخ | 2020-12 |
| نص عينة | تلعب نماذج التعلم بالأنشطة القائمة على علم الوجود دورًا حيويًا في مجالات متنوعة من إنترنت الأشياء (IoT) مثل المنازل الذكية أو المستشفيات الذكية أو المجتمعات الذكية وما إلى ذلك. وتتمثل التحديات السائدة في النماذج الوجودية في طبيعتها الثابتة وعدم قدرتها على التطور الذاتي. لا يمكن إكمال النماذج مرة واحدة ولا يمكن تقييد سكان المنازل الذكية للحد من أنشطتهم. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن التنبؤ بالسكان بطبيعتهم وقد يقومون "بأنشطة الحياة اليومية (ADL)" غير المدرجة في النموذج الوجودي. وهذا يثير الحاجة إلى تطوير إطار متكامل يعتمد على العمود الفقري المفاهيمي الموحد (أي أنطولوجيات النشاط)، ومعالجة دورة حياة التعرف على النشاط وإنتاج نماذج سلوكية وفقًا لروتين الساكن. في هذا البحث، تم اقتراح عملية تطور أنطولوجية تتعلم أنشطة معينة من مجموعة الأنشطة الموجودة في الحياة اليومية (ADL). فهو يتعلم أنشطة جديدة لم يتم تحديدها بواسطة نموذج التعرف، ويضيف خصائص جديدة إلى الأنشطة الموجودة ويتعلم أحدث سلوك للساكن في أداء الأنشطة من خلال الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). الدرجة الأفضل من الإيجابية الحقيقية هي دليل على التعرف على النشاط من خلال اكتشاف بيانات الاستشعار المزعجة. تتضح فعالية النهج المقترح من خلال تحسين معدل تعلم النشاط واكتشاف النشاط وتطور الوجود. |
| DOI | 10.1134/S0361768820080204 |
| Cilt | 46 |
