Detección semántica asistida por datos inteligente con incrustación profunda variacional

Este artículo propone un marco de detección inteligente para plataformas de Internet de las Cosas, donde las mediciones de sensores provienen de múltiples causas. Los sensores se seleccionan de forma selectiva para la recopilación de datos con el fin de identificar la causa con mediciones parciales. Empleamos incrustación profunda variacional, un modelo generativo capaz de agrupar y generar, para identificar causas, agrupar las mediciones en consecuencia y determinar causas para estimar mediciones completas a partir de datos parciales. Estas estimaciones ayudan en la selección eficiente de sensores para la recopilación de datos. Los resultados demuestran detección temprana y confiable de causas y estimación completa de mediciones utilizando el marco propuesto.