論文の概要: Quantifying the value of information transfer in population-based SHM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03083v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 13:10:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 14:25:40.445322
- Title: Quantifying the value of information transfer in population-based SHM
- Title（参考訳）: 人口ベースSHMにおける情報伝達値の定量化
- Authors: Aidan J. Hughes, Jack Poole, Nikolaos Dervilis, Paul Gardner, Keith
Worden
- Abstract要約: 人口ベース構造健康モニタリング(PBSHM)は、データ不足に関連するいくつかの制限に対処しようと試みている。
本論文は, シミュレーションされた構造物群を対象とした分類課題の移動戦略決定過程を実証することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Population-based structural health monitoring (PBSHM), seeks to address some
of the limitations associated with data scarcity that arise in traditional SHM.
A tenet of the population-based approach to SHM is that information can be
shared between sufficiently-similar structures in order to improve predictive
models. Transfer learning techniques, such as domain adaptation, have been
shown to be a highly-useful technology for sharing information between
structures when developing statistical classifiers for PBSHM. Nonetheless,
transfer-learning techniques are not without their pitfalls. In some
circumstances, for example if the data distributions associated with the
structures within a population are dissimilar, applying transfer-learning
methods can be detrimental to classification performance -- this phenomenon is
known as negative transfer. Given the potentially-severe consequences of
negative transfer, it is prudent for engineers to ask the question `when, what,
and how should one transfer between structures?'.
The current paper aims to demonstrate a transfer-strategy decision process
for a classification task for a population of simulated structures in the
context of a representative SHM maintenance problem, supported by domain
adaptation. The transfer decision framework is based upon the concept of
expected value of information transfer. In order to compute the expected value
of information transfer, predictions must be made regarding the classification
(and decision performance) in the target domain following information transfer.
In order to forecast the outcome of transfers, a probabilistic regression is
used here to predict classification performance from a proxy for structural
similarity based on the modal assurance criterion.
- Abstract（参考訳）: 人口ベース構造健康モニタリング(PBSHM)は、従来のSHMで発生するデータ不足に関連するいくつかの制限に対処することを目指している。
SHMに対する人口ベースアプローチの要点は、情報を十分に類似した構造間で共有し、予測モデルを改善することである。
PBSHMの統計分類器を開発する際, ドメイン適応などの伝達学習技術は, 構造間の情報共有に有用な技術であることが示されている。
それでも、移行学習技術には落とし穴がない。
いくつかの状況では、例えば、集団内の構造に関連するデータ分布が異なっていれば、転送学習手法を適用することは、分類性能に悪影響を及ぼす可能性がある。
負の転送による潜在的に短命な結果を考えると、エンジニアは‘いつ、何、どのように1つの構造を転送すべきか’という質問をするのは慎重である。
本研究の目的は, ドメイン適応によって支援される代表的scm維持問題において, シミュレーション構造群分類タスクの伝達戦略決定過程を実証することである。
転送決定の枠組みは、情報転送の期待値の概念に基づいている。
情報伝達の期待値を計算するためには、情報伝達後の対象領域の分類(および決定性能)に関する予測を行う必要がある。
転送結果を予測するために,モーダル保証基準に基づく構造的類似性のプロキシから分類性能を予測するために,確率的回帰を用いた。
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