Internet of things data transfer method using neural network autoencoder

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorSiemens, Eduard
dc.contributor.authorKurdecha, Vasyl V.
dc.contributor.authorUshakov, Serhii M.
dc.date.accessioned2023-07-18T10:51:21Z
dc.date.available2023-07-18T10:51:21Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractBackground. The number of devices in the Internet of Things is constantly increasing. At the same time, the number of solutions on the market for such technologies is growing. Statistics confirm that these factors lead to an increase in data transfer volumes. This raises the number of resources spent on data transmission. The growing trend in the number of users of the Internet of Things technology leads to the emergence of the problem of a rapid increase in the data transmitted by the network. Objective. The purpose of the paper is to improve the process of data transmission in the Internet of Things by modifying the neural network autoencoder to reduce network resources use. Methods. Analysis of publications dedicated to Internet of things data transmission. Integration of existing data coding solutions based on a neural network autoencoder in the process of transmitting data from the Internet of things. Results. The neural network autoencoder has been improved by using an algorithm that additionally includes an arithmetic encoder and further training a new model on the output of a full-fledged autoencoder. Conclusions. The process of data transmission in the Internet of Things network has been modified by improving the neural network autoencoder by using the training of a smaller neural network on the initial data of the main autoencoder, which has reduced the amount of data transmitted and, accordingly, reduced the use of network resources.uk
dc.description.abstractotherПроблематика. Кількість пристроїв в мережах Інтернету речей постійно збільшується. Разом з цим збільшується кількість рішень на ринку таких технологій. Статистика підтверджує, що дані чинники призводить до зростання об’ємів передачі даних. Тим самим підвищується кількість ресурсів, що витрачається на забезпечення передачі даних. Тенденція зростання кількості користувачів технології Інтернету речей призводить до появи проблеми стрімкого збільшення даних, що передаються мережею. Мета дослідження. Удосконалити процес передачі даних в мережі Інтернету речей за рахунок модифікації нейромережевого автоенкодеру для зменшення використання ресурсів мережі. Метод реалізації. Аналіз публікацій, присвячених передачі даних мережі Інтернет речей. Інтеграція існуючих рішень кодування даних на основі нейромережевого автоенкодеру в процесі передачі даних мережі Інтернету речей. Результати. Удосконалено нейромережевий автоенкодер за рахунок використання алгоритму, що додатково включає в себе арифметичний кодер та подальшого навчання нової моделі на вихідні данні повноцінного автоенкодеру. Висновки. Модифіковано процес передачі даних в мережі Інтернету речей за рахунок удосконалення нейромережевого автоенкодеру за допомогою використання навчання меншої нейромережі на вихідних даних основного автоенкодеру, що дозволило зменшити кількість даних, що передаються і відповідно зменшення використання ресурсів мережі.uk
dc.format.pagerangePp. 9-15uk
dc.identifier.citationSiemens, E. Internet of things data transfer method using neural network autoencoder / Siemens Eduard, Kurdecha Vasyl V., Ushakov Serhii M. // Information and telecommunication sciences : international research journal. – 2023. – Vol. 14, N. 1. – Pp. 9-15. – Bibliogr.: 10 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-2976.12023.9-15
dc.identifier.orcid0000-0002-2986-3614uk
dc.identifier.orcid0000-0002-6518-2592uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/58223
dc.language.isoenuk
dc.publisherNational Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.relation.ispartofInformation and telecommunication sciences: international research journal, Vol. 14, N. 1uk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectInternet of thingsuk
dc.subjectdata codinguk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectautoencoderuk
dc.subjecttraining on the original modeluk
dc.subjectdata compressionuk
dc.subjectІнтернет речейuk
dc.subjectкодування данихuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectавтоенкодерuk
dc.titleInternet of things data transfer method using neural network autoencoderuk
dc.title.alternativeМетод передачі даних мережі Інтернету речей з застосуванням нейромережевого автоенкодеруuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
281959-649998-1-10-20230614.pdf
Розмір:
592.03 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information and telecommunication sciences: international research journal, Vol. 14, N. 1