論文の概要: Using context to make gas classifiers robust to sensor drift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07292v2
• Date: Fri, 22 May 2020 19:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 02:38:39.079530
• Title: Using context to make gas classifiers robust to sensor drift
• Title（参考訳）: ガス分類器をセンサドリフトに頑健にするためにコンテキストを使用する
• Authors: J. Warner, A. Devaraj, and R. Miikkulainen
• Abstract要約: ガス粒子と金属酸化物系ガスセンサとの相互作用は、センサを不可逆的に変化させる。 センサードリフトと呼ばれる複合的な変化は不安定であるが、適応アルゴリズムは嗅覚センサーシステムの精度を維持することができる。 本稿では,ドリフトが発生した後,ある時間窓から次の時間窓に知識を移すことによって,追加のデータ取得なしにそのようなシステムをどうやって定義できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The interaction of a gas particle with a metal-oxide based gas sensor changes the sensor irreversibly. The compounded changes, referred to as sensor drift, are unstable, but adaptive algorithms can sustain the accuracy of odor sensor systems. This paper shows how such a system can be defined without additional data acquisition by transfering knowledge from one time window to a subsequent one after drift has occurred. A context-based neural network model is used to form a latent representation of sensor state, thus making it possible to generalize across a sequence of states. When tested on samples from unseen subsequent time windows, the approach performed better than drift-naive and ensemble methods on a gas sensor array drift dataset. By reducing the effect that sensor drift has on classification accuracy, context-based models may be used to extend the effective lifetime of gas identification systems in practical settings.
• Abstract（参考訳）: ガス粒子と金属酸化物系ガスセンサとの相互作用は、センサを不可逆的に変化させる。 センサードリフトと呼ばれる複合的な変化は不安定であるが、適応アルゴリズムは匂いセンサーシステムの精度を維持することができる。 本稿では,ドリフト発生後に,あるタイムウィンドウから次のウィンドウに知識を転送することにより,追加データ取得をすることなく,システムをどのように定義できるかを示す。 コンテキストベースのニューラルネットワークモデルは、センサ状態の潜在表現を形成するために使用され、一連の状態の一般化を可能にする。 その後の未発見の時間窓からサンプルをテストしたところ、このアプローチはガスセンサアレイドリフトデータセットのドリフトナイーブ法やアンサンブル法よりも優れていた。 センサドリフトが分類精度に与える影響を減らすことで、実運用環境でのガス識別システムの有効寿命を延長するためにコンテキストベースモデルを用いることができる。

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