دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 70246
ترجمه فارسی عنوان مقاله

یکپارچه سازی اطلاعات برای طبقه بندی ابر مبتنی بر زمین با استفاده از برنامه نویسی پراکنده سازگار مشترک در شبکه های حسگر ناهمگن

عنوان انگلیسی
Information integration for ground-based cloud classification using joint consistent sparse coding in heterogeneous sensor network
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
70246 2016 8 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Signal Processing, Volume 126, September 2016, Pages 165–172

ترجمه کلمات کلیدی
یکپارچه سازی اطلاعات؛ شبکه حسگر ناهمگن؛ طبقه بندی ابر مبتنی بر زمین؛ برنامه نویسی پراکنده
کلمات کلیدی انگلیسی
Information integration; Heterogeneous sensor network; Ground-based cloud classification; Sparse coding
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  یکپارچه سازی اطلاعات برای طبقه بندی  ابر مبتنی بر زمین با استفاده از برنامه نویسی پراکنده سازگار مشترک در شبکه های حسگر ناهمگن

چکیده انگلیسی

Although sparsity-based algorithm has emerged as an extremely powerful tool for information integration, it neglects the relationship of heterogeneous features and coding coefficients from the same class in the training stage, which may cause declining of the classification performance. In this paper, we focus on information integration for ground-based cloud classification in heterogeneous sensor network (HSN), and propose a novel coding strategy named joint consistent sparse coding (JCSC) to overcome the drawbacks of traditional sparse coding. In order to integrate information effectively, we add a joint sparse regularization to learn the relationship of heterogeneous features. Moreover, we utilize the consistent constraint on coding coefficients. In this way, coding coefficients from the same class can be forced to their mean vector, and therefore they are more compact and discriminative. The experimental results demonstrate that our method achieves better performance than the state-of-the-art methods.