論文の概要: A Novel Poisoned Water Detection Method Using Smartphone Embedded Wi-Fi Technology and Machine Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07153v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 13:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 15:08:56.557816
• Title: A Novel Poisoned Water Detection Method Using Smartphone Embedded Wi-Fi Technology and Machine Learning Algorithms
• Title（参考訳）: スマートフォン内蔵Wi-Fi技術と機械学習アルゴリズムを用いた新しい毒水検出法
• Authors: Halgurd S. Maghdid, Sheerko R. Hma Salah, Akar T. Hawre, Hassan M. Bayram, Azhin T. Sabir, Kosrat N. Kaka, Salam Ghafour Taher, Ladeh S. Abdulrahman, Abdulbasit K. Al-Talabani, Safar M. Asaad, Aras Asaad
• Abstract要約: We have use the Wi-Fi signal to distinguish clean water from poisoned water through training different machine learning algorithm。 LSTMを適用した場合の分類精度は89%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Water is a necessary fluid to the human body and automatic checking of its quality and cleanness is an ongoing area of research. One such approach is to present the liquid to various types of signals and make the amount of signal attenuation an indication of the liquid category. In this article, we have utilized the Wi-Fi signal to distinguish clean water from poisoned water via training different machine learning algorithms. The Wi-Fi access points (WAPs) signal is acquired via equivalent smartphone-embedded Wi-Fi chipsets, and then Channel-State-Information CSI measures are extracted and converted into feature vectors to be used as input for machine learning classification algorithms. The measured amplitude and phase of the CSI data are selected as input features into four classifiers k-NN, SVM, LSTM, and Ensemble. The experimental results show that the model is adequate to differentiate poison water from clean water with a classification accuracy of 89% when LSTM is applied, while 92% classification accuracy is achieved when the AdaBoost-Ensemble classifier is applied.
• Abstract（参考訳）: 水は人体に必要な液体であり、その質と清潔度の自動チェックは研究の現在進行中の領域である。 そのようなアプローチの1つは、液体を様々な種類の信号に提示し、信号減衰量を液体カテゴリーの表示にすることである。 本稿では,Wi-Fi信号を用いて,異なる機械学習アルゴリズムを訓練することにより,清浄水と有毒水とを識別する。 Wi-Fiアクセスポイント(WAP)信号は、同等のスマートフォン内蔵Wi-Fiチップセットを介して取得され、Channel-State-Information CSI測度を抽出して特徴ベクトルに変換し、機械学習分類アルゴリズムの入力として使用する。 CSIデータの測定振幅と位相を入力特徴として、k-NN、SVM、LSTM、Ensembleの4つの分類器を選択する。 実験の結果, lstmを適用した場合, 汚染水と清水との区別精度は89%であり, アダブースト・センブル分類器を適用した場合の分類精度は92%であった。

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