Динамическая маршрутизация на основе принципов функционирования нейронных сетей
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Предложен метод динамической маршрутизации, базирующийся на принципах функционирования нейронных сетей, который позволяет улучшить работу беспроводной сенсорной сети за счет внедрения дополнительного механизма учета уровня ошибок на маршрутах. Данный метод позволяет динамически отслеживать качество маршрутов, и отдавать предпочтение маршрутам, которые являются оптимальными.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:- Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
- Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).
Библиографические ссылки
J. Cichon and P. Kubiak, Algoritmic Acpects of Wireless Sensor Networks.Miroslaw Kutulowski, Wrozlaw: Springer, 2007.
P. Levis, “TinyOS: An Operating System for Sensor Networks”, in Ambient Intelligence, Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag, 2005, pp. 115–148. DOI: 10.1007/3-540-27139-2_7
Moy, J. (April 1998). [RFC 2328 "OSPF Version 2"]. The Internet Society. Retrieved 2007-09-28
Border Gateway Protocol. http://www.cisco.com/
V. Kruglov and V. Borisov, Artificial neural networks. Theory and practice, 1st ed. Moscow: Hotline - Telecom, 2001, p. 382.
R. Sutton and A. Barto, Reinforcement Learning:An Introduction, Cambridge: MIT Press, 1998.
F. Rosenblatt, Principles of Neurodynamics: Perceptrons andthe Theory of Brain Mechanisms, Moscow: Mir, 1965, p. 480.
