A Machine Learning Auxiliary Approach for the Distributed Dense RFID Readers Arrangement Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This paper is an extended version of the work published. Radio-frequency identification (RFID) is widespread in industries such as supply-chain management and logistics due to its low-cost feature. In many real-world problems, one often needs to leverage a considerable amount of RFID readers to cover a large area. Many graph-based dense RFID readers system anti-collision algorithms were proposed to address the collision problems. However, state-of-the-art collision avoidance algorithms are centralized algorithms. In a dense RFID system, the graphs generated by the centralized algorithms could be very complicated. Therefore, a centralized algorithm increases the computational workload of the central server. We proposed a distributed anti-collision algorithm based on the idea of a centralized collision avoidance algorithm called MWISBAII. In our later research, we found that due to the lack of global information, there is a gap between the performance of our distributed algorithm and the centralized MWISBAII. To narrow this gap, we introduced machine learning into the proposed algorithm. The machine learning model is an empirical model that mitigates the deficiency of the lack of global information. The experimental results show that the proposed distributed algorithm with machine learning can get almost the same performance as the centralized MWISBAII in different experimental settings.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».