Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,388,815
Trend-adaptive multi-scale PCA for data fault detection in IoT networks
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Thien-Binh Dang, Manh-Hung Tran, Duc-Tai Le, Vyacheslav V Zalyubovskiy, Hyohoon Ahn, Hyunseung Choo
Nơi đăng:
2018 International Conference on Information Networking (ICOIN);
S
ố:
10.1109/ICOIN.2018.8343217;
Từ->đến trang
: 744-749;
Năm:
2018
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. In such applications, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby making confuses in interpreting and analyzing collected data. To address this problem, it is necessary to have a mechanism to detect fault data. In this paper, we present a Trend-adaptive Multi-Scale Principal Component Analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection. Moreover, the Trend-adaptive MS-PCA shows that it outperforms fault detection techniques using PCA and MS-PCA in term of fault sensitiveness.
ABSTRACT
A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. In such applications, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby making confuses in interpreting and analyzing collected data. To address this problem, it is necessary to have a mechanism to detect fault data. In this paper, we present a Trend-adaptive Multi-Scale Principal Component Analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection. Moreover, the Trend-adaptive MS-PCA shows that it outperforms fault detection techniques using PCA and MS-PCA in term of fault sensitiveness.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn