M<sup>2</sup>D-VAE: Self-Supervised Probabilistic Temporal–Spatial Latent Representation Learning for Unsupervised Industrial Operational Applications Under Missing Value Interference
Notice bibliographique
Résumé
Due to sensor malfunctions and data transmission corruptions, the industrial process data collected commonly contain missing values. It poses a significant challenge for data-driven approaches in aggregating temporal-spatial correlations that reflect dependencies across both variables and times, which makes it difficult to directly carry out downstream industrial operational applications. In this study, a self-supervised representation learning model is proposed to extract probabilistic temporal-spatial latent variables (LVs) from sequential data under missing value interference. The extracted LVs can be utilized for typical industrial operational applications through a unified framework. First, a novel deep dynamic probabilistic latent variable model, named Markov dynamic variational autoencoder (MD-VAE), is proposed to explicitly model the temporal-spatial dependencies between LVs. The latent posteriors are Bayesian smoothed by global sequence information for effective variational inference (VI). Second, a self-supervised learning approach, termed masked MD-VAE (M2D-VAE), is proposed to address the challenge of directly extracting temporal-spatial LVs under missing value interference. Controllable constraints with practical interpretations are introduced to balance the latent bottleneck capacity with reconstruction accuracy during model optimization. A unified framework is proposed to utilize the latent representations for typical industrial downstream tasks. Case studies conducted on a real-world multiphase flow process demonstrate the superiority of M2D-VAE in unsupervised industrial operational applications including missing value imputation and dynamic process monitoring under missing value interference.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».