論文の概要: Synergistic Signal Denoising for Multimodal Time Series of Structure Vibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11644v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 00:41:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-27 04:48:08.055361
• Title: Synergistic Signal Denoising for Multimodal Time Series of Structure Vibration
• Title（参考訳）: 構造振動のマルチモーダル時系列に対する相乗的信号デノージング
• Authors: Yang Yu, Han Chen
• Abstract要約: 本稿では,構造的健康モニタリング(SHM)で広く用いられているマルチモーダル振動信号に固有の複雑さに適した,新しいディープラーニングアルゴリズムを提案する。 畳み込みと再帰的なアーキテクチャの融合により、アルゴリズムは局所化と長期化の両方の構造挙動を順応的にキャプチャする。 以上の結果から,複数のSHMシナリオにおける予測精度,早期損傷検出,適応性に有意な改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.144905626316534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structural Health Monitoring (SHM) plays an indispensable role in ensuring the longevity and safety of infrastructure. With the rapid growth of sensor technology, the volume of data generated from various structures has seen an unprecedented surge, bringing forth challenges in efficient analysis and interpretation. This paper introduces a novel deep learning algorithm tailored for the complexities inherent in multimodal vibration signals prevalent in SHM. By amalgamating convolutional and recurrent architectures, the algorithm adeptly captures both localized and prolonged structural behaviors. The pivotal integration of attention mechanisms further enhances the model's capability, allowing it to discern and prioritize salient structural responses from extraneous noise. Our results showcase significant improvements in predictive accuracy, early damage detection, and adaptability across multiple SHM scenarios. In light of the critical nature of SHM, the proposed approach not only offers a robust analytical tool but also paves the way for more transparent and interpretable AI-driven SHM solutions. Future prospects include real-time processing, integration with external environmental factors, and a deeper emphasis on model interpretability.
• Abstract（参考訳）: 構造的健康モニタリング(SHM)は、インフラの長寿と安全性を確保する上で不可欠である。 センサ技術の急速な成長に伴い、様々な構造物から生成されるデータ量が前例のない急増を遂げ、効率的な分析と解釈に課題が生じた。 本稿では,shmに普及するマルチモーダル振動信号に固有な複雑度を考慮した新しい深層学習アルゴリズムを提案する。 畳み込みと再帰的なアーキテクチャの融合により、アルゴリズムは局所化と長期化の両方の構造挙動を順応的にキャプチャする。 注意機構の重要結合により、モデルの性能がさらに向上し、外部ノイズからの健全な構造応答を識別し、優先順位付けすることができる。 その結果,予測精度,早期損傷検出,複数のscmシナリオに対する適応性が大幅に向上した。 SHMの批判的な性質を考慮して、提案されたアプローチは堅牢な分析ツールを提供するだけでなく、より透明で解釈可能なAI駆動型SHMソリューションの道を開く。 今後の展望には、リアルタイム処理、外部環境要素との統合、モデル解釈可能性の強化などが含まれる。

関連論文リスト

• Deconstructing Recurrence, Attention, and Gating: Investigating the transferability of Transformers and Gated Recurrent Neural Networks in forecasting of dynamical systems [0.0]
  我々は、RNNにおけるゲーティングと再発、トランスフォーマーにおける注意機構など、最も強力なニューラルネットワークアーキテクチャの主要なアーキテクチャコンポーネントを分解する。 重要な発見は、ニューラルゲーティングとアテンションは、ほとんどのタスクにおいて標準RNNの正確性を改善する一方で、トランスフォーマーにおける再発の概念の追加は有害である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T16:41:51Z)
• Fast and Reliable Probabilistic Reflectometry Inversion with Prior-Amortized Neural Posterior Estimation [73.81105275628751]
  リフレクションメトリデータと互換性のある全ての構造を見つけることは、標準アルゴリズムでは計算が禁止される。 この信頼性の欠如に対処するため,確率論的深層学習法を用いて,現実的な構造を数秒で識別する。 提案手法は,シミュレーションに基づく推論と新しい適応型事前推定を併用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T10:29:16Z)
• Investigating the Role of Instruction Variety and Task Difficulty in Robotic Manipulation Tasks [50.75902473813379]
  本研究は、そのようなモデルの一般化能力における命令と入力の役割を体系的に検証する包括的評価フレームワークを導入する。 提案フレームワークは,極度の命令摂動に対するマルチモーダルモデルのレジリエンスと,観測的変化に対する脆弱性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T14:36:49Z)
• Towards Evaluating the Robustness of Visual State Space Models [63.14954591606638]
  視覚状態空間モデル(VSSM)は視覚知覚タスクにおいて顕著な性能を示した。 しかし、自然と敵対的な摂動の下での頑丈さは依然として重要な懸念事項である。 様々な摂動シナリオ下でのVSSMの頑健さを総合的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:59:44Z)
• SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting [54.470205739015434]
  天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。 本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T08:00:15Z)
• Multi-Modality Spatio-Temporal Forecasting via Self-Supervised Learning [11.19088022423885]
  そこで本稿では,MoSSL を利用した新しい学習フレームワークを提案する。 2つの実世界のMOSTデータセットの結果は、最先端のベースラインと比較して、我々のアプローチの優位性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T08:24:06Z)
• Neural Harmonium: An Interpretable Deep Structure for Nonlinear Dynamic System Identification with Application to Audio Processing [4.599180419117645]
  解釈可能性(Interpretability)は、モデルを一般化し、その限界を明らかにする能力を理解するのに役立ちます。 本稿では,動的システムモデリングのための因果解釈可能な深部構造を提案する。 提案モデルは,時間周波数領域におけるシステムモデリングによる調和解析を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T21:32:15Z)
• Echotune: A Modular Extractor Leveraging the Variable-Length Nature of Speech in ASR Tasks [4.132793413136553]
  可変長アテンション機構を備えたピンブルモジュールであるEcho-MSAを紹介する。 提案した設計は,音声の可変長の特徴を捉え,固定長注意の限界に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T14:51:51Z)
• Disentangling Structured Components: Towards Adaptive, Interpretable and Scalable Time Series Forecasting [52.47493322446537]
  本研究では,時空間パターンの各コンポーネントを個別にモデル化する適応的,解釈可能,スケーラブルな予測フレームワークを開発する。 SCNNは、空間時間パターンの潜在構造を算術的に特徴づける、MSSの事前定義された生成プロセスで動作する。 SCNNが3つの実世界のデータセットの最先端モデルよりも優れた性能を達成できることを示すため、大規模な実験が行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T13:39:44Z)
• Multiplicative noise and heavy tails in stochastic optimization [62.993432503309485]
  経験的最適化は現代の機械学習の中心であるが、その成功における役割はまだ不明である。 分散による離散乗法雑音のパラメータによく現れることを示す。 最新のステップサイズやデータを含む重要な要素について、詳細な分析を行い、いずれも最先端のニューラルネットワークモデルで同様の結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T09:58:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。