多重ストリームからのデータ処理データのためのフォールトトレラントクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Otero Abraham; Felix Paulo; Marquez David G.; Garcia Constantino A.; Caffarena Gabriel

文献

J-GLOBAL ID：202202238587915531 整理番号：22A0177313

多重ストリームからのデータ処理データのためのフォールトトレラントクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A fault-tolerant clustering algorithm for processing data from multiple streams

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=22A0177313&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=22A0177313&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=D0636A") }}

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 584 ページ： 649-664 発行年： 2022年
JST資料番号： D0636A ISSN： 0020-0255 CODEN： ISIJBC 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

今日,多重センサーは,同じプロセスに関するリアルタイムデータを提供する。しかし,ほとんどのデータストリーム解析アルゴリズムは,単一特徴ベクトル上で動作する。この問題を克服するための一般的な手法は,各センサから抽出した特徴を単一ベクトルに組み合わせることである。より多くのセンサーは,プロセスをモニターして,より多くの可能性は,データ伝送において機能不全または遅れがあった。したがって,欠測データを扱うことができるアルゴリズムを開発するか,またはそれが利用可能になるとき,遅れたデータを取り入れることへの興味を引く。本研究は,複数のデータストリームを処理することができる証拠蓄積に基づく動的アンサンブルクラスタリングアルゴリズムを提示する。アンサンブルの各々のアルゴリズムは1つのデータストリームを処理して,最終的分割を得ることは,すべてのストリームからのデータが利用可能であることを必要としない。したがって,センサ故障またはネットワーク遅延があるときでさえ,最終的結果を提供できる。さらに,遅延データが到着するならば,到着のモーメントから証拠を抽出するのに使用できる。アルゴリズムを適用して,71の標準12誘導心電図記録上の不整脈を同定し,0.314%±10誤り率を達成した。単一特徴ベクトルにおけるすべてのリードを組み合わせ,あるいは各リードと独立して働く戦略を比較し,第2のケースでより良い結果を得た。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： , , ,

人工知能 , その他の情報処理

, ,

前のページに戻る