Dependable Deep Computation Model for Feature Learning on Big Data in Cyber-Physical Systems
Notice bibliographique
Résumé
With the ongoing development of sensor devices and network techniques, big data are being generated from the cyber-physical systems. Because of sensor equipment occasional failure and network transmission unreliability, a large number of low-quality data, such as noisy data and incomplete data, is collected from the cyber-physical systems. Low-quality data pose a remarkable challenge on deep learning models for big data feature learning. As a novel deep learning model, the deep computation model achieves superior performance for big data feature learning. However, it is difficult for the deep computation model to learn dependable features for low-quality data, since it uses the nonlinear function as the encoder. In this article, a dependable deep computation model is proposed for feature learning on low-quality big data in cyber-physical systems. Specially, a regularity is added into the objective function of the deep computation model to obtain reliable features in the intermediate-level representation space. Furthermore, a learning algorithm based on the back-propagation strategy is devised to train the parameters of the proposed model. Finally, experiments are conducted on three representative datasets and a real dataset to evaluate the effectiveness of the dependable deep computation model for low-quality big data feature learning. Results show that the proposed model achieves a remarkable result for the tasks of classification, restoration, and prediction, proving the potential of this work for practical applications in cyber-physical systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».