論文の概要: Dynamic Bayesian Approach for decision-making in Ego-Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14900v1
• Date: Wed, 28 Oct 2020 11:38:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 05:47:49.697906
• Title: Dynamic Bayesian Approach for decision-making in Ego-Things
• Title（参考訳）: Ego-Thingsにおける意思決定に対する動的ベイズ的アプローチ
• Authors: Divya Kanapram, Damian Campo, Mohamad Baydoun, Lucio Marcenaro, Eliane L. Bodanese, Carlo Regazzoni, Mario Marchese
• Abstract要約: 本稿では,マルチセンサデータと特徴選択に基づく動的システムの異常検出手法を提案する。 成長型ニューラルガス(GNG)は、マルチセンサーデータを一連のノードにクラスタリングするために使用される。 本手法は状態推定と異常検出にマルコフジャンプ粒子フィルタ(MJPF)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.577234269009042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to detect abnormalities in dynamic systems based on multisensory data and feature selection. The proposed method produces multiple inference models by considering several features of the observed data. This work facilitates the obtainment of the most precise features for predicting future instances and detecting abnormalities. Growing neural gas (GNG) is employed for clustering multisensory data into a set of nodes that provide a semantic interpretation of data and define local linear models for prediction purposes. Our method uses a Markov Jump particle filter (MJPF) for state estimation and abnormality detection. The proposed method can be used for selecting the optimal set features to be shared in networking operations such that state prediction, decision-making, and abnormality detection processes are favored. This work is evaluated by using a real dataset consisting of a moving vehicle performing some tasks in a controlled environment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多感覚データと特徴選択に基づく動的システムの異常を検出する新しい手法を提案する。 提案手法は観測データのいくつかの特徴を考慮し,複数の推論モデルを生成する。 この研究は、将来のインスタンスを予測し、異常を検出するための最も正確な特徴の獲得を容易にする。 成長型ニューラルガス(GNG)は、データのセマンティック解釈を提供し、予測目的の局所線形モデルを定義するノードの集合に多感覚データをクラスタリングするために使用される。 本手法はマルコフジャンプ粒子フィルタ(mjpf)を用いて状態推定と異常検出を行う。 提案手法は、状態予測や意思決定、異常検出プロセスが好まれるなど、ネットワーク操作で共有される最適な集合特徴の選択に使用できる。 この作業は、制御された環境でいくつかのタスクを実行する移動車両からなる実際のデータセットを用いて評価される。

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