論文の概要: Online Modeling and Monitoring of Dependent Processes under Resource
Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14208v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 14:14:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 12:08:34.451990
- Title: Online Modeling and Monitoring of Dependent Processes under Resource
Constraints
- Title(参考訳): 資源制約下における従属プロセスのオンラインモデリングとモニタリング
- Authors: Tanapol Kosolwattana, Huazheng Wang, Ying Lin
- Abstract要約: 限られた資源の下で依存するプロセスの集団を監視することは、異常な事象の検出に不可欠である。
リスクの高いプロセスの活用と依存動力学の探索のための資源を適応的に割り当てる新しいオンライン協調学習手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.877084659329505
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Monitoring a population of dependent processes under limited resources is
critical for abnormal events detection. A novel online collaborative learning
method is proposed to adaptively allocate the resources for exploitation of
high-risk processes and exploration of dependent dynamics. Efficiency of the
proposed method is proved through theoretical analysis and experiments.
- Abstract(参考訳): 限られた資源の下で依存するプロセスの集団を監視することは異常な事象の検出に重要である。
リスクの高いプロセスの活用と依存動力学の探索のための資源を適応的に割り当てる新しいオンライン協調学習手法を提案する。
提案手法の有効性は理論解析と実験によって証明される。
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