تقدم هذه الورقة إطار عمل توجيه قائم على الذكاء الاصطناعي لوحدات الاستشعار اللاسلكية (WSNs) يتعاون فيه تقنيات التعلم المعزز (RL) والتعلم المراقب، وذكاء السرب، بما في ذلك الخوارزميات الجينية (GA) وتحسين سرب الجسيمات (PSO). على عكس بروتوكولات التوجيه التقليدية التي تستخدم خوارزميات ثابتة، يتميز الإطار المقترح بخط أنابيب اتخاذ قرارات ديناميكي يتكيف مع التغيرات في…

تقدم البحث خوارزمية تحسين الذئب الرمادي الفوضوي المحسنة (ICGWO) التي تهدف إلى تعزيز التغطية والاتصال في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية (WSNs)، والتي تعتبر ضرورية لجمع البيانات ونقلها بشكل فعال في التطبيقات الحديثة. تطور الدراسة نموذجًا رياضيًا لتحسين وضع عقد الاستشعار، مع معالجة التحديات مثل ارتفاع تكاليف النشر والتغطية المحدودة. من خلال دمج خريطة فوضوية في مُحسِّن…

تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتعزيز إنتاجية الزراعة من خلال الزراعة الذكية باستخدام شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs). تتناول التحديات المتعلقة بالبيانات الاستشعارية الضوضائية والرديئة، قيود الطاقة، والحاجة إلى الكشف الدقيق عن الأحداث. تستخدم الطريقة المقترحة تقنيات دمج البيانات الديناميكية المعتمدة على التجميع الهرمي، والتي تجمع بين عقد الاستشعار في مجموعات وتساعد في جمع البيانات ودمجها…

تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا لتعلم الآلة مصممًا لتعزيز أنظمة كشف التسلل (IDS) لشبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs) وبيئات إنترنت الأشياء (IoT). يدمج النموذج KMeans-SMOTE (KMS) لموازنة البيانات وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد، مستخدمًا مصنفات مثل شجرة القرار، ومصنف الغابة العشوائية (RFC)، وتقنيات تعزيز التدرج مثل XGBoost (XGBC). تم تقييمه على مجموعات بيانات WSN-DS…