Author manuscript, published in "ICASSP 2013, Canada (2013)" HIERARCHICAL BAYESIAN LEARNING FOR ELECTRICAL TRANSIENT CLASSIFICATION
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of the supervised signal classification, by using a hierarchical Bayesian method. Each signal is characterized by a set of parameters, the features, which are estimated from a set of learning signals. Moreover, these parameters are distributed according to a class-specific posterior distribution which allows one to capture the variability of the features within the same class. Within the hierarchical Bayesian framework, the feature extraction step and the learning step can be performed jointly. Unfortunately, the estimation of the class-specific distribution parameters requires the computation of intractable multi-dimensional integrals. Then a Markov-chain Monte Carlo (MCMC) algorithm is used to sample the posterior distributions of the features over all the training signals of each class. An application to electrical transient classification for non-intrusive load monitoring is introduced. Simulations over real-world electrical transients signals are driven and show the capacity of the proposed methodology to discriminate two classes of transients. Index Terms — Hierarchical Bayesian model, MCMC methods, supervised classification, curve fitting, smooth transition regression model, non intrusive appliance load monitoring. 1.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,282 | 0,106 |
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 ».