論文の概要: RIE-SenseNet: Riemannian Manifold Embedding of Multi-Source Industrial Sensor Signals for Robust Pattern Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02428v2
• Date: Fri, 09 May 2025 11:24:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 14:47:46.90066
• Title: RIE-SenseNet: Riemannian Manifold Embedding of Multi-Source Industrial Sensor Signals for Robust Pattern Recognition
• Title（参考訳）: RIE-SenseNet:ロバストパターン認識のためのマルチソース産業センサ信号のリーマン多様体埋め込み
• Authors: Xu Wang, Puyu Han, Jiaju Kang, Weichao Pan, Luqi Gong,
• Abstract要約: 産業センサネットワークは、非線形構造とシフト分布を持つ複雑な信号を生成する。 本稿では,新しい幾何対応トランスモデルであるRIE-SenseNetを提案する。 RIE-SenseNetは90%のF1スコアを獲得し、CNNやTransformerのベースラインをはるかに上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.845523526282637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial sensor networks produce complex signals with nonlinear structure and shifting distributions. We propose RIE-SenseNet, a novel geometry-aware Transformer model that embeds sensor data in a Riemannian manifold to tackle these challenges. By leveraging hyperbolic geometry for sequence modeling and introducing a manifold-based augmentation technique, RIE-SenseNet preserves sensor signal structure and generates realistic synthetic samples. Experiments show RIE-SenseNet achieves >90% F1-score, far surpassing CNN and Transformer baselines. These results illustrate the benefit of combining non-Euclidean feature representations with geometry-consistent data augmentation for robust pattern recognition in industrial sensing.
• Abstract（参考訳）: 産業センサネットワークは、非線形構造とシフト分布を持つ複雑な信号を生成する。 RIE-SenseNetは, センサデータをリーマン多様体に埋め込んでこれらの課題に対処する, 幾何対応トランスフォーマーモデルである。 RIE-SenseNetは、ハイパーボリック幾何を利用してシーケンスモデリングを行い、多様体ベースの拡張技術を導入することにより、センサ信号構造を保存し、リアルな合成サンプルを生成する。 RIE-SenseNetは90%のF1スコアを獲得し、CNNやTransformerのベースラインをはるかに上回っている。 これらの結果から,非ユークリッド特徴表現と幾何整合データ拡張を併用した工業用センシングにおけるロバストパターン認識の利点が示唆された。

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