論文の概要: Improving in-home appliance identification using fuzzy-neighbors-preserving analysis based QR-decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08282v1
• Date: Thu, 17 Sep 2020 13:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 00:09:02.231213
• Title: Improving in-home appliance identification using fuzzy-neighbors-preserving analysis based QR-decomposition
• Title（参考訳）: ファジィ近傍保存分析に基づく家庭内家電識別の改善
• Authors: Yassine Himeur, Abdullah Alsalemi, Faycal Bensaali, Abbes Amira
• Abstract要約: 抽出したエネルギー消費時間領域の特徴に対して, ファジィ近傍保存分析に基づくQR分解(FNPA-QR)を適用した。 また、分類精度をさらに向上するために、新しいバッグング決定木(BDT)分類器も設計されている。 その結果, 時間領域ベースのFNPA-QRとBDTの優れた分類速度が指摘された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.389598109913753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a new appliance identification scheme by introducing a novel approach for extracting highly discriminative characteristic sets that can considerably distinguish between various appliance footprints. In this context, a precise and powerful characteristic projection technique depending on fuzzy-neighbors-preserving analysis based QR-decomposition (FNPA-QR) is applied on the extracted energy consumption time-domain features. The FNPA-QR aims to diminish the distance among the between class features and increase the gap among features of dissimilar categories. Following, a novel bagging decision tree (BDT) classifier is also designed to further improve the classification accuracy. The proposed technique is then validated on three appliance energy consumption datasets, which are collected at both low and high frequency. The practical results obtained point out the outstanding classification rate of the time-domain based FNPA-QR and BDT.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な機器のフットプリントを著しく区別できる,高度に識別可能な特徴集合を抽出するための新しい手法を提案する。 この文脈では、ファジィ近傍保存分析に基づくQR分解(FNPA-QR)に基づく高精度で強力な特性投影法が、抽出されたエネルギー消費時間領域の特徴に適用される。 FNPA-QRは、クラスの特徴間の距離を減らし、異なるカテゴリの特徴間のギャップを増やすことを目的としている。 次に、分類精度をさらに向上するために、新しいバッジ決定木(BDT)分類器を設計する。 提案手法は,低周波と高周波の両方で収集される3つの家電エネルギー消費データセット上で検証される。 その結果, 時間領域ベースのFNPA-QRとBDTの優れた分類率を指摘した。

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