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Un sistema per l'apprendimento di modelli predittivi in reti di sensori

L'obiettivo del lavoro di tesi è stato sintetizzare un sistema per la predizione di caratteristiche numeriche e/o categoriche la cui distribuzione spazio-temporale è monitorata tramite una rete di sensori. Il sistema deve essere in grado di apprendere/aggiornare un modello predittivo che permetta di stimare le caratteristiche misurate dalla rete di sensori anche in assenza di una reale misurazione. A tale scopo sono state definite due soluzioni: GeoTreeLearner per la scoperta di alberi spaziali predittivi multi variabili e GeoStreamPredictor per il mantenimento di tali modelli in contesti di data stream mining.

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2 Capitolo 1 Introduzione In questa tesi si affronta il problema della predizione di caratteristiche numeriche e categoriche misurate da una rete di sensori. Il contesto applicativo di riferimento è quello di una rete di sensori. L'obiettivo del lavoro di tesi è definire un algoritmo di stream data mining per l'apprendimento di modelli di predizione per dati numerici e/o categorici che consideri la dimensione spaziale della rete e la dimensione temporale del flusso (stream). Al riguardo è stato sintetizzato un algoritmo per l'induzione di alberi in data stream spazialmente distribuiti. Reti di sensori : cenni generali Una rete di sensori è un insieme di dispositivi elettronici autonomi, in grado di prelevare dati dall'ambiente circostante. Essa è caratterizzata da una architettura distribuita asimmetrica, inoltre può usufruire della tecnologia wireless per la comunicazione dei sensori. I recenti progressi tecnologici nel campo microelettromeccanico, nelle comunicazioni wireless e nell'elettronica digitale hanno portato allo sviluppo di piccoli apparecchi a bassa potenza e costi contenuti, multifunzionali e capaci di comunicare tra loro tramite tecnologia wireless a raggio limitato. Questi apparecchi, chiamati nodi sensori, sono costruiti con componenti in grado di rilevare grandezze fisiche come: posizione spaziale, temperatura, umidità, ecc., di elaborare tali rilevamenti e comunicare tra loro. Un sensore è comunemente inteso come un semplice trasduttore che si trova in diretta interazione con il sistema misurato. I sensori sono quindi installati in prossimità oppure all'interno della superficie di azione del fenomeno da osservare. I sensori, inoltre, sono prodotti e distribuiti in massa, con costo di produzione trascurabile e con dimensioni e pesi molto ridotti. Ognuno di essi possiede una riserva di energia limitata e non rinnovabile ed una volta messo in opera deve lavorare autonomamente. Perciò, essi devono mantenere costantemente i consumi molto bassi, in modo da avere un maggior ciclo di vita. Per ottenere la maggior quantità possibile di dati occorre effettuare una massiccia distribuzione di sensori (nell'ordine di migliaia o decine di migliaia) in modo da avere una alta densità (fino a 20 nodi/ m 3 ) e far sì che i nodi siano tutti vicini tra loro, condizione necessaria affinché possano comunicare. I nodi sensore all'interno di una rete hanno la possibilità di collaborare tra loro, essendo questi provvisti di un processore on-board; grazie al quale, ciascun nodo, invece di inviare dati grezzi ai nodi responsabili della raccolta dei dati, possa effettuare delle semplici elaborazioni e trasmettere solo i dati richiesti e già elaborati. Le reti di sensori sono oggi una intrascurabile sorgente di informazione: ad esempio, possono garantire bassi errori di misurazione, fornire informazioni in tempo reale anche da ambienti ostili e ridurre i costi di acquisizione/trasmissione dei dati collezionati. Esse possono essere utilizzate su una ampia schiera di applicazioni, come: militare, scientifica, industriale, medica e domestica. Lo scopo fondamentale di una rete di sensori è di produrre su un periodo esteso di tempo, una informazione globale significativa ottenuta da una serie di dati locali provenienti dai singoli sensori.

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Informazioni tesi

  Autore: Ripalta Paciello
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2010-11
  Università: Università degli Studi di Bari
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Annalisa Appice
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 67

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Parole chiave

java
gis
intelligenza artificiale
data mining
alberi di classificazione
mysql
berkeley
eclipse
reti di sensori
data stream
regressione/classificazione
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