論文の概要: FGATT: A Robust Framework for Wireless Data Imputation Using Fuzzy Graph Attention Networks and Transformer Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01979v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 21:16:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:40.095891
• Title: FGATT: A Robust Framework for Wireless Data Imputation Using Fuzzy Graph Attention Networks and Transformer Encoders
• Title（参考訳）: FGATT:ファジィグラフアテンションネットワークとトランスフォーマーエンコーダを用いた無線データインプットのためのロバストフレームワーク
• Authors: Jinming Xing, Ruilin Xing, Yan Sun,
• Abstract要約: Fuzzy Graph Attention Network (FGAT)とTransformer Encoderは、堅牢で正確なデータ計算を行うために使用される。 モデルは、データの整合性が不可欠である無線センサネットワークやIoT環境のアプリケーションに適しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2334256816037987
• License:
• Abstract: Missing data is a pervasive challenge in wireless networks and many other domains, often compromising the performance of machine learning and deep learning models. To address this, we propose a novel framework, FGATT, that combines the Fuzzy Graph Attention Network (FGAT) with the Transformer encoder to perform robust and accurate data imputation. FGAT leverages fuzzy rough sets and graph attention mechanisms to capture spatial dependencies dynamically, even in scenarios where predefined spatial information is unavailable. The Transformer encoder is employed to model temporal dependencies, utilizing its self-attention mechanism to focus on significant time-series patterns. A self-adaptive graph construction method is introduced to enable dynamic connectivity learning, ensuring the framework's applicability to a wide range of wireless datasets. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods in imputation accuracy and robustness, particularly in scenarios with substantial missing data. The proposed model is well-suited for applications in wireless sensor networks and IoT environments, where data integrity is critical.
• Abstract（参考訳）: データの欠落は、無線ネットワークや他の多くのドメインにおいて広範囲にわたる課題であり、しばしば機械学習やディープラーニングモデルのパフォーマンスを損なう。 そこで本稿では,Fuzzy Graph Attention Network(FGAT)とTransformer Encoderを組み合わせて,堅牢で正確なデータ計算を行う新しいフレームワークであるFGATTを提案する。 FGATはファジィラフセットとグラフアテンション機構を利用して、事前に定義された空間情報が利用できないシナリオであっても、空間依存を動的にキャプチャする。 Transformerエンコーダは、時間的依存関係をモデル化するために使用され、その自己アテンションメカニズムを利用して、重要な時系列パターンにフォーカスする。 動的コネクティビティ学習を実現するための自己適応グラフ構築手法を導入し,フレームワークの幅広い無線データセットへの適用性を確保する。 大規模な実験により,本手法は計算精度とロバスト性,特にデータ不足のケースにおいて,最先端の手法よりも優れていることが示された。 提案されたモデルは、データの整合性が不可欠である無線センサネットワークやIoT環境のアプリケーションに適している。

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