論文の概要: Likelihood-based Sensor Calibration for Expert-Supported Distributed
Learning Algorithms in IoT Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11526v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 06:55:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 18:12:37.864300
- Title: Likelihood-based Sensor Calibration for Expert-Supported Distributed
Learning Algorithms in IoT Systems
- Title（参考訳）: iotシステムにおけるエキスパート支援分散学習アルゴリズムのためのラピッドベースセンサキャリブレーション
- Authors: R\"udiger Machhamer, Lejla Begic Fazlic, Eray Guven, David Junk, Gunes
Karabulut Kurt, Stefan Naumann, Stephan Didas, Klaus-Uwe Gollmer, Ralph
Bergmann, Ingo J. Timm, and Guido Dartmann
- Abstract要約: 本稿では,1973年に発表されたGlacier Researchによる改良された解について述べる。
本手法は,センサのソフトウェアキャリブレーション,エキスパートベース適応の実装,フェデレートされた学習手法に適応できることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6147416588929153
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An important task in the field of sensor technology is the efficient
implementation of adaptation procedures of measurements from one sensor to
another sensor of identical design. One idea is to use the estimation of an
affine transformation between different systems, which can be improved by the
knowledge of experts. This paper presents an improved solution from Glacier
Research that was published back in 1973. It is shown that this solution can be
adapted for software calibration of sensors, implementation of expert-based
adaptation, and federated learning methods. We evaluate our research with
simulations and also with real measured data of a multi-sensor board with 8
identical sensors. The results show an improvement for both the simulation and
the experiments with real data.
- Abstract（参考訳）: センサ技術の分野における重要な課題は、あるセンサから同じ設計の別のセンサーへの測定の適応手順の効率的な実装である。
1つの考え方は、専門家の知識によって改善できる、異なるシステム間のアフィン変換の推定を使用することである。
本稿では,1973年に発表された氷河研究による改良解を提案する。
このソリューションは,センサのソフトウェアキャリブレーション,エキスパートベース適応の実装,フェデレーション学習手法に適応できることが示されている。
シミュレーションと8つの同一センサを用いたマルチセンサボードの実測データを用いて本研究を評価した。
その結果,実データを用いたシミュレーションと実験の両面で改善が見られた。
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