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J-GLOBAL ID：202102244545210115   整理番号：21A1206731

IoT解析における誤判断の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring Misjudgments in IoT Analytics

著者 (3件)： Pai Hao-Ting (National Yunlin University of Science and Technology,Douliou,Taiwan (ROC)) ,  Wang Szu-Hong (National Yunlin University of Science and Technology,Douliou,Taiwan (ROC)) ,  Wu Jian-Xing (National Chin-Yi University of Technology,Taichung,Taiwan (ROC))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IS3C  ページ： 463-464  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業インターネット(IIoT)では,生データを数千のセンサから収集した。このような膨大な質量のデータは,解析を実行するための課題になる。これまでの研究では,Paiらは,実世界の論文破壊データセットを分析するために様々な方法を利用した。予備試験は,”非線形関係”,”極値を持つ正常例”,および”正常と異常事例の間の同一パターン”のような異常を同定する困難さを示した。本論文では,更なる研究のために,異常を分類するために非線形サポートベクトルマシン(SVM)法を適用した。完全なインスタンスとクラスラベル;しかし,分析結果は100%の精度ではない。実際,7つの誤判断がある。生データのクラスラベルはある誤差により不正確であると考えた。PTSによると,破壊は,連続期間の間,もう1つ後に起こるべきである。しかし,データセットでは,特定の破壊が分離され,それらの次の事例は通常の操作としてマークされる。要約すると,誤判断の問題ははるかに複雑である。それは,データの品質と方法の有効性の両方に関する展望からさらに研究する価値がある。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  有効性 ,  インターネット ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *モノのインターネット ,  生データ ,  IIoT , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： IoT ,  解析 ,  調査