論文の概要: Mining Interpretable Spatio-temporal Logic Properties for Spatially Distributed Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08548v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 04:51:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 06:45:57.234996
• Title: Mining Interpretable Spatio-temporal Logic Properties for Spatially Distributed Systems
• Title（参考訳）: 空間分布系のマイニング解釈可能な時空間論理特性
• Authors: Sara Mohammadinejad, Jyotirmy V. Deshmukh, Laura Nenzi
• Abstract要約: 本稿では,時間的データに対する教師なし学習のためのアルゴリズムセットを提案する。 本手法は,複雑性決定木手法を用いて,有界記述のSTREL式を生成する。 本研究では, 都市交通, グリーンインフラストラクチャ, 大気質モニタリングなど多様な分野の事例研究におけるアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7585262843303869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Internet-of-Things, complex sensor networks, multi-agent cyber-physical systems are all examples of spatially distributed systems that continuously evolve in time. Such systems generate huge amounts of spatio-temporal data, and system designers are often interested in analyzing and discovering structure within the data. There has been considerable interest in learning causal and logical properties of temporal data using logics such as Signal Temporal Logic (STL); however, there is limited work on discovering such relations on spatio-temporal data. We propose the first set of algorithms for unsupervised learning for spatio-temporal data. Our method does automatic feature extraction from the spatio-temporal data by projecting it onto the parameter space of a parametric spatio-temporal reach and escape logic (PSTREL). We propose an agglomerative hierarchical clustering technique that guarantees that each cluster satisfies a distinct STREL formula. We show that our method generates STREL formulas of bounded description complexity using a novel decision-tree approach which generalizes previous unsupervised learning techniques for Signal Temporal Logic. We demonstrate the effectiveness of our approach on case studies from diverse domains such as urban transportation, epidemiology, green infrastructure, and air quality monitoring.
• Abstract（参考訳）: Internet-of-Things、複雑なセンサーネットワーク、マルチエージェントのサイバー物理システムなどは、時間とともに進化する空間分散システムの例である。 このようなシステムは大量の時空間データを生成し、システム設計者はデータの構造を分析し発見することに関心がある。 STL (Signal Temporal Logic) などの論理学を用いて時間データの因果的・論理的特性を学習することに大きな関心が寄せられているが、時空間データにそのような関係を見出すための研究は限られている。 時空間データに対する教師なし学習のための最初のアルゴリズムを提案する。 パラメトリック時空間リーチ・エスケープ論理(PSTREL)のパラメータ空間に投影することで,時空間データから自動特徴抽出を行う。 本稿では,各クラスタが異なるSTREL式を満たすことを保証した集合的階層クラスタリング手法を提案する。 本稿では,信号時間論理の教師なし学習手法を一般化した新しい決定木手法を用いて,境界記述複雑性のSTREL式を生成する。 本研究では, 都市交通, 疫学, グリーンインフラストラクチャ, 大気質モニタリングなど多様な分野の事例研究におけるアプローチの有効性を示す。

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