Correlation-based dynamic sampling for online high dimensional process monitoring
Correlation-based dynamic sampling for online high dimensional process monitoring
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用于在线高维过程监控的基于相关性的动态采样
DOI：
10.1080/00224065.2020.1726717
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发表时间：
2020
影响因子：
2.5
通讯作者：
Shi, Jianjun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nabhan, Mohammad;Mei, Yajun;Shi, Jianjun
对具有嵌入式空间结构的高维数据流进行有效的过程监测已成为资源有限的环境中日益突出的挑战。利用空间结构是提高监测性能的关键。本文提出了一种基于相关的动态采样技术用于变更检测。该方法借鉴了上置信度算法的思想，利用相关结构不仅计算全局统计量，而且从部分观测值中推断出未观测到的传感器。通过太阳耀斑探测和碳纳米管纸过程监测的仿真研究和两个实例验证了该方法的有效性。
Effective process monitoring of high-dimensional data streams with embedded spatial structures has been an arising challenge for environments with limited resources. Utilizing the spatial structure is key to improve monitoring performance. This article proposes a correlation-based dynamic sampling technique for change detection. Our method borrows the idea of Upper Confidence Bound algorithm and uses the correlation structure not only to calculate a global statistic, but also to infer unobserved sensors from partial observations. Simulation studies and two case studies on solar flare detection and carbon nanotubes (CNTs) buckypaper process monitoring are used to validate the effectiveness of our method.
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