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Nous avons assisté à une augmentation considérable de l'utilisation et de l'application d'un minuscule dispositif appelé capteur dans un certain nombre de domaines. Un seul réseau peut être constitué de nombreux petits capteurs qui détectent des types de données différents ou identiques. Toutes les données détectées peuvent varier en raison de l'imprécision, de l'incohérence, de l'inexactitude et de l'imperfection des données. La fusion de données est l'approche par laquelle nous pouvons obtenir des résultats presque corrects. Dans ce travail, j'ai simulé trois méthodes et deux algorithmes pour obtenir les meilleures données postérieures. Toutes les méthodes ont été simulées et le résultat montre comment on peut réduire l'erreur des données détectées des capteurs et prédire les données futures basées sur les données précédentes en considérant les types d'erreurs possibles dans un environnement.
About the author
Nilay Patel est maître de conférences à R.C.Technical Institute et a rejoint la profession académique en 2016. Il a obtenu un diplôme d'ingénieur en informatique de BVM Engg. College, Anand, Gujarat en 2015 et le diplôme de CITC, Changa en 2012. Son domaine de recherche porte sur un réseau de capteurs sans fil. Son domaine de recherche actuel porte sur la tolérance aux pannes dans le Cloud.
