論文の概要: Multistage Large Segment Imputation Framework Based on Deep Learning and Statistic Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11766v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 14:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:52:01.186124
• Title: Multistage Large Segment Imputation Framework Based on Deep Learning and Statistic Metrics
• Title（参考訳）: 深層学習と統計量に基づく多段階大規模セグメント計算フレームワーク
• Authors: JinSheng Yang, YuanHai Shao, ChunNa Li, Wensi Wang
• Abstract要約: 本研究では, 深層学習に基づく多段階計算フレームワークを提案する。 本モデルでは,データ分布の低次および高次統計量の混合測定指標と,データ計算性能指標の新たな視点を示す。 実験結果から, 多段階計算法と混合指標が優れていること, 不足値計算の効果がある程度改善されていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.266097781813656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Missing value is a very common and unavoidable problem in sensors, and researchers have made numerous attempts for missing value imputation, particularly in deep learning models. However, for real sensor data, the specific data distribution and data periods are rarely considered, making it difficult to choose the appropriate evaluation indexes and models for different sensors. To address this issue, this study proposes a multistage imputation framework based on deep learning with adaptability for missing value imputation. The model presents a mixture measurement index of low- and higher-order statistics for data distribution and a new perspective on data imputation performance metrics, which is more adaptive and effective than the traditional mean squared error. A multistage imputation strategy and dynamic data length are introduced into the imputation process for data periods. Experimental results on different types of sensor data show that the multistage imputation strategy and the mixture index are superior and that the effect of missing value imputation has been improved to some extent, particularly for the large segment imputation problem. The codes and experimental results have been uploaded to GitHub.
• Abstract（参考訳）: 欠損値は非常に一般的な問題であり、センサーでは避けられない問題であり、研究者は特にディープラーニングモデルにおいて、価値計算の欠如を何度も試みてきた。 しかし、実際のセンサデータでは、特定のデータ分布とデータ周期が考慮されないため、異なるセンサに対する適切な評価指標とモデルを選択することは困難である。 この問題に対処するため,本研究では,値インプテーションの欠落に対して適応性のある深層学習に基づく多段階インプテーションフレームワークを提案する。 このモデルでは,データ分布の低次および高次統計量の混合測定指標と,従来の平均二乗誤差よりも適応的かつ効果的であるデータ計算性能指標の新たな視点を示す。 多段階の計算戦略と動的データ長をデータ周期の計算プロセスに導入する。 異なる種類のセンサデータを用いた実験の結果,多段階インプテーション戦略と混合指数は良好であり,特に大きなセグメントインプテーション問題において,値インプテーションの欠落の影響がある程度改善されていることがわかった。 コードと実験結果はGitHubにアップロードされている。

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