M. M. Soumya Abdullah Hamad – enseignante  au Département des systèmes de réseaux informatiques a publié un article scientifique dans la revue

International journal of biomedical engineering

La revue est considérée comme faisant partie des index Clarivate, et l'article scientifique est intitulé

(Clustering and Analysis of Dynamic Ad Hoc Network Nodes Movement Based on FCM Algorithm)

Ci-dessous se trouve un résumé de l'article scientifique :

Résumé— Le clustering est une activité majeure d'exploration de données, et une technique d'analyse statistique des données populaire utilisée dans de nombreux domaines. L'analyse de cluster, en général, n'est pas seulement une fonction automatisée, mais plutôt un processus d'exploration d'informations réitéré ou une optimisation dynamique polyvalente comprenant des essais et des erreurs. Les paramètres de prétraitement et de modélisation des données doivent souvent être modifiés jusqu'à ce que la sortie atteigne les propriétés souhaitées. - Les points de données dans le clustering flou peuvent probablement appartenir à plusieurs clusters. Chaque point de données se voit attribuer des grades d'appartenance. Ces grades d'appartenance reflètent le degré auquel les points de données appartiennent à chaque cluster. L'algorithme de clustering Fuzzy C-means (FCM) est l'un des algorithmes de clustering flou les plus largement utilisés. Dans cet article, nous utilisons cette méthode pour trouver une analyse typologique du mouvement des nœuds de réseau Ad Hoc dynamique et démontrons que nous pouvons atteindre de bonnes performances de flou sur un ensemble de données simulées de nœuds de réseau Ad Hoc dynamique (DANET) et comment utiliser ce principe pour formuler le clustering des nœuds comme un problème de partitionnement. L'analyse de cluster vise à regrouper une collection de nœuds en clusters de telle manière que les nœuds présentant un degré élevé de corrélation au sein du même cluster, tandis que les nœuds membres de différents clusters sont extrêmement dissemblables par nature. L'algorithme FCM est utilisé pour mettre en œuvre et évaluer l'ensemble de données simulées à l'aide du simulateur NS2 avec le protocole AODV optimisé. Les résultats de l'application de l'algorithme montrent que la technique a atteint les valeurs maximales de stabilité pour les centres de cluster et les nœuds (98,41 %, 99,99 %) respectivement.

Mots-clés

Analyse de cluster, Clustering flou, FCM, Réseau Ad Hoc, simulateur NS2.

Pour consulter l'article scientifique complet cliquez ici

Pour consulter le CV de l'enseignant cliquez ici