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摘要:
深度压缩(Deep Compression)引发了模型压缩研究的热潮,使得深度学习(Deep learning)模型可以推广到更多的硬件平台上。本文以深度压缩为背景,研究了深度学习模型在无线传感器网络上的实现,提出了一个种基于事件探测的智能无线传感网络模型(Event-driven intelligent wireless sensor network, EIWSN),在大尺度、广分布区域上实现了事件的智能识别。
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文献信息
篇名 基于深度学习的智能无线传感器网络
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 无线传感器网络 深度学习 人工神经网络 事件探测
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 57-59
页数 3页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李雪巍 安徽理工大学计算机科学与工程学院 4 0 0.0 0.0
2 孟林勤 安徽理工大学计算机科学与工程学院 4 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
深度学习
人工神经网络
事件探测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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