Hybrid Approach For Anomaly Detection Using Clustering Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the design and implementation of an IoT-based homeautomation system using the ESP32 microcontroller, integrated with DHT11,LDR, and gas sensors. The primary objective is to collect environmental data suchas temperature, humidity, ambient light levels, and air quality, and transmit thisdata to the ThingSpeak cloud platform for real-time monitoring and analysis. Byleveraging Wireless Sensor Networks (WSN), the data is fetched from ThingSpeakand analyzed in MATLAB using advanced clustering algorithms, specificallyfocusing on fuzzy clustering, k-medoids, and k-means, to detect anomalies withhigh accuracy and superior detection rates. The ESP32 microcontroller, known forits powerful processing capabilities and integrated Wi-Fi, serves as the system'score. The DHT11 sensor monitors temperature and humidity, the gas sensordetects various gases to ensure safety, and the LDR sensor measures ambient lightlevels for energy-efficient lighting control. Data transmitted to ThingSpeak isvisualized in real-time and retrieved for further analysis in MATLAB. Fuzzyclustering is emphasized for its ability to handle uncertainties and providenuanced anomaly detection by assigning membership levels to data points fordifferent clusters. K-medoids, robust to noise and outliers, uses actual data pointsas cluster centers, while k-means, although sensitive to noise, is also employed forpartitioning data into clusters. The system's performance is evaluated based onthroughput, latency, and detection rate. High throughput ensures efficient dataprocessing, low latency allows near real-time insights, and a high detection rateminimizes false positives and negatives. this project demonstrates significantimprovements over existing home automation systems, highlighting the potentialof IoT and advanced data analysis techniques in enhancing the functionality,reliability, and safety of smart homes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».