Refining Nonparametric Mixture Models with Explainability for Smart Building Applications
Notice bibliographique
Résumé
Nonparametric mixture models are a powerful and flexible approach to data clustering; they account for uncertainty by using Bayesian inference to obtain a posterior distribution over the model's parameters and a better fit to the data. Additionally, nonparametric mixture models can adaptively adjust the number of components to fit the data. Incorporating asymmetric generalized Gaussian distribution (AGGD) within the mixture framework extends the capabilities of the widely used Gaussian mixture model (GMM) by adding parameters that control the shape and the skewness of the per-component distribution, which enables the model to capture diverse and complex data patterns. Furthermore, we incorporate explainability within our proposed infinite asymmetric generalized Gaussian mixture model (IAGGMM) to provide interpretable insights into the clustering results, enhancing the model's practicality and transparency. This integration facilitates a deeper understanding of the underlying data structures and the rationale behind the model's decisions, fostering trust and promoting the adoption of our approach in various real-world scenarios. In this study, we explore the application of occupancy estimation for optimizing energy efficiency and facility management in smart buildings. Our approach demonstrates superior performance in modelling complex and asymmetric data distributions, resulting in improved accuracy and adaptability for occupancy level estimation. Therefore, we achieve the optimal trade-off between model complexity and accuracy.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».