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俄罗斯科学家提出了一种使用概率论构建城市空气污染控制系统的新方法 。 莫斯科国立大地测量与制图大学（MIIGAiK）的科学家认为 ， 现代城市的现实是这样的 ， 它需要连续、迅速和高精度来监测空气状态 ， 对最轻微的潜在危险变化做出反应 。 根据他们的说法 ， 今天建立和维护固定的观测站是不切实际的 他们无法控制大都市的整个领土 ， 而且 ， 他们对快速的局部变化的感应不敏感 。
同时 ， 现代网络技术使创建灵活的监控系统成为可能 。 这种系统处理来自各种移动和廉价传感器的信息 ， 这些传感器被放置在车辆上或由志愿者携带 。 科学家认为 ， 这里需要将系统作为一个整体进行设计和配置的新方法 ， 这将考虑并补偿其每个节点的低精度和可靠性 。 我们将移动传感器系统对某个污染区的检测时间视为随机的概率值 ， 并首次开发了一种实用的方法 ， 可以在最一般的情况下确定该概率 。
由此产生的分配功能允许在“智慧城市”的框架内 ， 通过纯粹的计算方法评估监控系统的有效性并在设计阶段进行优化 。 这种分配检测时间的函数可用于例如 ， 在固定时间以给定的检测概率最小化传感器节点的数量 。 或者设置移动传感器的最佳交通强度 。 开发的通用方法首次被赋予了严格的数学理由 ， 可以应用于各种场景 。 据科学家称 ， 这一领域的主要趋势是无线地球传感网络 ， 其移动节点在不同的地方进行测量 ， 从而降低了通过监控覆盖大都市整个领土的节点数量要求 。
【科学家提出一种控制城市空气纯度的新方法】研究人员说 ， 这种旨在解决纯粹应用问题的新方法将为新一代网络监控提供技术过渡 。 “当然 ， 概率论和统计方法被广泛用于解决这类问题 ， 但仅限于从监测系统内部确定坐标和识别排放 。 这是第一次 ， 我们使用概率装置来评估系统本身的各个方面 。 通过填补这一空白 ， 我们将能够有效地使用最新的智能数据分析方法 。 最近 ， 莫斯科国立大地测量与制图大学创建了一个研究和生产中心“地理监测” ， 研究人员计划在此基础上将所述方法应用于环境监测领域国内解决方案的开发和实施 ， 包括使用人工智能技术 。
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