論文の概要: Health Monitoring of Movement Disorder Subject based on Diamond Stacked
Sparse Autoencoder Ensemble Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08538v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 11:34:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-16 13:59:42.829603
- Title: Health Monitoring of Movement Disorder Subject based on Diamond Stacked
Sparse Autoencoder Ensemble Model
- Title（参考訳）: ダイヤモンド積層スパースオートエンコーダアンサンブルモデルによる運動障害者の健康モニタリング
- Authors: Likun Tang, Jie Ma, Yongming Li
- Abstract要約: 本稿では,ダイヤモンド積層スパースオートエンコーダアンサンブルモデル(DsaeEM)に基づく運動障害者の健康モニタリングを提案する。
このアルゴリズムには2つの主要コンポーネントがある。第一に、機能拡張はFSSAE(Feature-embedded stacked sparse autoencoder)を用いて設計されている。
第2に、拡張された特徴間の冗長性を取り除くために、特徴低減機構が設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.370180098472867
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The health monitoring of chronic diseases is very important for people with
movement disorders because of their limited mobility and long duration of
chronic diseases. Machine learning-based processing of data collected from the
human with movement disorders using wearable sensors is an effective method
currently available for health monitoring. However, wearable sensor systems are
difficult to obtain high-quality and large amounts of data, which cannot meet
the requirement for diagnostic accuracy. Moreover, existing machine learning
methods do not handle this problem well. Feature learning is key to machine
learning. To solve this problem, a health monitoring of movement disorder
subject based on diamond stacked sparse autoencoder ensemble model (DsaeEM) is
proposed in this paper. This algorithm has two major components. First, feature
expansion is designed using feature-embedded stacked sparse autoencoder
(FSSAE). Second, a feature reduction mechanism is designed to remove the
redundancy among the expanded features. This mechanism includes L1 regularized
feature-reduction algorithm and the improved manifold dimensionality reduction
algorithm. This paper refers to the combined feature expansion and feature
reduction mechanism as the diamond-like feature learning mechanism. The method
is experimentally verified with several state of art algorithms and on two
datasets. The results show that the proposed algorithm has higher accuracy
apparently. In conclusion, this study developed an effective and feasible
feature-learning algorithm for the recognition of chronic diseases.
- Abstract（参考訳）: 慢性疾患の健康モニタリングは運動障害の患者にとって非常に重要である。
ウェアラブルセンサーを用いた人間の運動障害から収集したデータの機械学習に基づく処理は、現在健康モニタリングに有効な方法である。
しかし、ウェアラブルセンサシステムは高品質で大量のデータを得ることが困難であり、診断精度の要求を満たすことはできない。
さらに,既存の機械学習手法ではこの問題をうまく扱えない。
機能学習は機械学習の鍵となる。
そこで本論文では,ダイヤモンド積層スパースオートエンコーダアンサンブルモデル(DsaeEM)に基づく運動障害の健康モニタリングについて述べる。
このアルゴリズムには2つの主要なコンポーネントがある。
まず、機能拡張はFSSAE(Feature-embedded stacked sparse autoencoder)を用いて設計される。
第2に、拡張された特徴間の冗長性を除去する特徴低減機構を設計する。
この機構は、L1正規化特徴減算アルゴリズムと改良された多様体次元減少アルゴリズムを含む。
本稿では,ダイヤモンドのような特徴学習機構として,機能拡張と機能縮小機構の組み合わせについて述べる。
この手法は、いくつかの最先端のアルゴリズムと2つのデータセットで実験的に検証される。
その結果,提案アルゴリズムの精度は高いことがわかった。
そこで本研究では,慢性疾患の認識に有効な特徴学習アルゴリズムを開発した。
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