Рффи классификатор: ( 2018 . — 29.01.2019)

В классификатор Российского фонда фундаментальных исследований включена теология

31.07.2020 18:53:02

МОСКВА

Благодаря решению Совета по взаимодействию с религиозными организациями при Президенте Российской Федерации и совместной работе НОТА принято важное для богословов решение: теология включена в классификатор Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ), сообщает Седмица.ru.

Постановление о включении теологии в тематический классификатор РФФИ (раздел 11-108 Философия религии и религиоведение. Теология) принято Бюро Совета РФФИ.

К участию в конкурсе допускаются индивидуальные исследователи, прошедшие регистрацию в системе «Системе поддержки пользователей КИАС РФФИ». Аффилиация с учебным заведением, в котором работает исследователь, возможна при наличии корпоративного профиля образовательной организации в системе.

Для регистрации корпоративного профиля необходимо авторизоваться в системе и сообщить в Службу поддержки данные о своей организации. Более полную информацию можно найти на сайте КИАС РФФИ (https://support.rfbr.ru/?p=faq) в разделе «Часто задаваемые вопросы».

Информация об условиях участия в конкурсе, правилах подачи и оформления заявок становится доступна после объявления соответствующего конкурса. Общая информация о принципах работы Фонда, а также примеры объявленных конкурсов доступны на сайте.

Объявление ежегодного общего конкурса («А») на 2021 год (по неофициальным данным) задерживается до августа месяца 2020 г. в связи с уточнением объемов финансирования из федерального бюджета. Это время целесообразно использовать для регистрации в Системе и подготовки проектов.

Версия для печати

Дорогие братья и сестры, радио и газета «Радонеж» существуют исключительно благодаря вашей поддержке! Помощь

Объявлены совместные (региональные) конкурсы РФФИ и Краевого фонда науки « Федеральный исследовательский центр

Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) и Правительство Красноярского края объявляют о проведении конкурса проектов организации российских и международных научных мероприятий и конкурса проектов фундаментальных научных исследований 2016 года. Организационно-техническое сопровождение конкурсов осуществляет Краевой фонд науки.

На Конкурс проектов организации российских и международных научных мероприятий 2016 года могут быть представлены проекты организации российских и международных научных мероприятий – конференций, семинаров и т.д., проводимых на территории Российской Федерации по областям знания, включенным в Классификатор РФФИ.

Срок реализации мероприятия: до 30 ноября 2016 года.

На Конкурс проектов фундаментальных научных исследований 2016 года могут быть представлены проекты фундаментальных научных исследований по областям знания, включенным в Классификатор РФФИ.

Срок реализации проектов: до 30 ноября 2016 года для проектов со сроком реализации 1 год, до 30 ноября 2017 года для проектов со сроком реализации 2 года.

Проекты, представляемые на Конкурс проектов фундаментальных научных исследований, должны быть направлены на решение (должны способствовать решению) проблем, актуальных для Красноярского края:

1. математическое моделирование систем и фундаментальных процессов;
2. новые материалы и химические технологии для применения в Красноярском крае;
3. фундаментальные исследования в области энергоэффективности и энергобезопасности в условиях Красноярского края;
4. механика деформирования и разрушения материалов, сред, изделий, конструкций, сооружений в экстремальных условиях региона;
5. инновационные технологии в металлургии и машиностроении;
6. информационно-телекоммуникационные и космические технологии, применяемые в региональной экономике;
7. биомедицинские технологии, биотехнологические и биоинженерные основы моделирования и восстановления структуры и функций клеток, тканей и органов;
8. геномные и постгеномные исследования и технологии в персонифицированной медицине;
9. агротехнологии, биотехнологии и глубокая переработка природного органического сырья в условиях Красноярского края;
10. фундаментальные исследования в области экологии и рационального природопользования в Красноярском крае;
11. фундаментальные исследования в области разведки, добычи, процессов переработки полезных ископаемых в Красноярском крае.

Заявки по конкурсам (в электронной форме) принимаются в информационной системе РФФИ (КИАС РФФИ) до 23 часов 59 минут по московскому времени 16.06.2016 года.

Печатные экземпляры заявки по конкурсам (два экземпляра), оформленные в соответствии с требованиями РФФИ, сопроводительное письмо с описью всех прилагаемых документов, должны быть представлены в Краевой фонд науки в срок до 23 июня 2016 года 17 часов 30 минут по адресу: г. Красноярск, пр. Мира, 18, стр. 3, кабинет 4.2 и 4.3.

С более подробной информацией о конкурсах можно ознакомиться на официальном сайте Краевого фонда науки http://www.sf-kras.ru/konkursy/

Радиочастотная идентификация отпечатков пальцев для LoRa с использованием спектрограммы и CNN

Введение

Приложения Интернета вещей (IoT) процветают с появлением множества интересных приложений, таких как подключенное здравоохранение, умные города и интеллектуальные отрасли [1] . По оценкам Statista, к 2025 году количество устройств IoT будет 75,44 миллиарда. Аутентификация устройства имеет решающее значение для защиты приложений IoT, позволяющих законным пользователям получать доступ к сети и предотвращать злоумышленников [2] .Эта задача становится все более сложной в связи с быстрым ростом недорогих устройств Интернета вещей. Обычные схемы аутентификации основаны на программных адресах, таких как адреса Интернет-протокола (IP) и / или управления доступом к среде (MAC), которые могут быть подделаны или подделаны [3] . Как только учетные данные безопасности получены злоумышленниками, они могут маскироваться под законные пользователи могут получить доступ к личным данным или совершить фатальные атаки на сети IoT.

Радиочастотная идентификация по отпечатку пальца (RFFI) — многообещающая схема аутентификации, которая может идентифицировать беспроводные устройства по их передаваемым передачам [2, 4, 5] .Отпечатки радиочастот (RFF) возникают из-за недостатков оборудования, возникающих в процессе производства, которые присущи аналоговым интерфейсным компонентам. Эти недостатки незначительно отклоняются от своих номинальных характеристик, следовательно, не влияют на нормальные функции связи; но мы можем разработать расширенные алгоритмы для извлечения их в качестве идентификатора устройства. Подобно биометрическому отпечатку пальца, RFF уникален, и его трудно подделать без огромных усилий.

РФФИ состоит из двух этапов — обучения и классификации.На этапе обучения аутентификатор соберет достаточное количество беспроводных пакетов от тестируемых устройств (DUT), а затем извлечет из полученных пакетов характеристики для обучения классификатора. В предыдущей работе были рассмотрены различные функции, включая спектр Гильберта [6] , смещение несущей частоты (CFO) [7, 8, 9, 10, 11] , синфазное и квадратурное (IQ) смещение [12] , спектр [13] , частотно-временная статистика [14] , фазовая ошибка [12] , нелинейность усилителя мощности [15] и т. Д.На этапе классификации аутентификатор извлекает из полученных пакетов признаки того же типа, передает их обученному классификатору и делает вывод об идентичности устройства.

По сравнению с традиционными схемами безопасности на основе криптографии [3] , одним из основных преимуществ RFFI является то, что он не накладывает никаких дополнительных вычислительных затрат и энергопотребления на устройства, которые должны быть аутентифицированы [2, 16] . Это особенно желательно для многих приложений IoT, поскольку большинство конечных узлов дешевы с ограниченными вычислительными и энергетическими ресурсами.Например, RFFI можно использовать в сетях дальнего действия (LoRa), чтобы уменьшить серьезное ограничение заряда батареи устройств LoRa.

RFFI можно рассматривать как проблему классификации нескольких классов, поэтому можно использовать самые последние разработки в области глубокого обучения

или рекуррентной нейронной сети (RNN), такой как long short -термная память (LSTM)

и т. Д. На этапе классификации функция softmax часто используется в нейронных сетях для возврата списка вероятностей относительно классов, указывающего на достоверность прогнозов.В некоторых случаях классификатор не уверен в своем прогнозе, т. Е. Оценка достоверности низкая, а вероятности нескольких классов довольно близки. Однако работы по использованию этой достоверной информации для калибровки неопределенных прогнозов не ведется.

В качестве схемы аутентификации устройства RFFI должен оставаться стабильным [2] . Robyns et al. [28] указал, что точность их системы со временем падает, и сделал вывод, что это было вызвано дрейфом частоты генератора.Однако авторы не представили углубленного анализа или методов смягчения последствий. Эндрюс и др. [29] экспериментально исследовал влияние изменения температуры на различные аналоговые компоненты, например генератора, усилителя мощности, фазовой автоподстройки частоты, смесителя и т. д. и пришел к выводу, что генератор особенно чувствителен к колебаниям температуры. Хотя CFO успешно использовался для идентификации WiFi-устройств [10, 11] , было также замечено, что недорогие устройства ZigBee имеют серьезные отклонения в CFO даже в течение 15 минут [30, 18] .Всестороннее исследование изменения CFO на недорогих устройствах IoT и его влияния на RFFI все еще отсутствует.

В этой статье мы используем LoRa в качестве примера для исследования вышеуказанных проблем. LoRa — это стандарт физического уровня, разработанный Cycleo и запатентованный Semtech в 2014 г. [31] , который широко используется для приложений Интернета вещей большого радиуса действия. LoRaWAN, протокол более высокого уровня для LoRa, основан на криптографических схемах регистрации устройств, а именно на беспроводной активации (OTAA) и Активация посредством персонализации (ABP) [32] , которые могут быть взломаны злоумышленниками.Таким образом, появляющаяся технология RFFI является многообещающей для аутентификации устройств LoRa. Насколько известно авторам, есть три статьи по LoRa RFFI [28, 26, 33] . LoRa использует модуляцию с расширенным спектром частот (CSS), которая демонстрирует частотно-временные характеристики, которые могут быть явно показаны на спектрограмме. Однако ни один из них не учел уникальные методы модуляции LoRa, которые могут не обеспечить оптимальной производительности. Кроме того, устройства LoRa дешевы и обычно производятся с дешевыми компонентами, включая генераторы.Влияние изменения финансового директора на LoRa RFFI никогда не исследовалось.

В данной статье разрабатывается система RFFI на основе CNN для классификации устройств LoRa. Мы стремимся ответить на три вопроса: (1) Можем ли мы использовать представление сигнала, уникальное для модуляции LoRa, и повысить точность классификации? (2) Как изменение финансового директора влияет на стабильность RFFI и можем ли мы его смягчить? (3) Можем ли мы использовать вероятности вывода softmax для дальнейшего улучшения RFFI на основе глубокого обучения? Чтобы ответить на эти вопросы, мы провели углубленное исследование и обширные эксперименты, в которых участвовали 20 устройств LoRa в качестве тестируемых устройств и программно-определяемая радиоплатформа (SDR) Universal Software Radio Peripheral (USRP) N210 в качестве аутентификатора.Наши взносы перечислены ниже.

• Мы экспериментально сравниваем три представления сигналов для сигналов LoRa, а именно выборки IQ, результаты быстрого преобразования Фурье (БПФ) и спектрограмму. Было обнаружено, что спектрограмма может достигать максимальной точности 96,44

  %, в то время как выборки IQ и БПФ могут достигать 83,36% и 87,36% соответственно. В дополнение к этому, время обучения модели на основе спектрограммы (20 минут) намного короче, чем у модели на основе IQ / FFT (один час), что указывает на то, что стоимость обучения может быть значительно снижена.

• Мы экспериментально демонстрируем, что CFO работает нестабильно и снижает производительность системы. Мы создали индивидуальную настройку, соединив LoRa DUT и USRP с аттенюатором для устранения канальных эффектов. Финансовый директор меняется в короткие сроки, но остается относительно стабильным в долгосрочной перспективе. Компенсация CFO оказалась эффективной для смягчения снижения производительности, что может повысить точность классификации с 75,59% до 96,44% для схемы на основе спектрограммы CNN.

• Мы разрабатываем гибридный классификатор на основе вывода softmax и финансового директора для дальнейшего повышения точности классификации.CNN может быть неуверенным, если некоторые устройства имеют очень похожие аппаратные характеристики и их выходная вероятность softmax будет близкой. Поскольку финансовый директор имеет долгосрочную стабильность, мы калибруем вывод CNN в соответствии с предполагаемым финансовым директором. Разработанный гибридный классификатор может значительно улучшить производительность системы, а именно с 83,36% до 92,01% в лучшем случае для RFFI на основе IQ.

Остальная часть статьи организована следующим образом. Раздел II кратко знакомит с предысторией модуляции LoRa и спектрограммы.Затем мы представляем операции приемника LoRa в Разделе III. Детали проекта системы RFFI и архитектуры CNN представлены в Разделе IV и Разделе V, соответственно. В Разделе VI мы экспериментально демонстрируем смещение CFO и его влияние на стабильность RFFI, а в Разделе VII производительность предлагаемых систем RFFI тщательно оценивается в реальной беспроводной среде. Работа завершается в Разделе VIII.

IV Система РФФИ

Архитектура предлагаемой системы РФФИ представлена ​​на рис.2. В этом разделе подробно описывается каждый шаг.

IV-A Синхронизация и компенсация финансового директора

Синхронизация обнаруживает поступление сигнала и определяет местонахождение пакета, полагаясь на повторяющиеся преамбулы, что является стандартным процессом в системе связи. Заинтересованные читатели, пожалуйста, обратитесь к работе [36] для получения более подробной информации.

CFO также являются стандартными процедурами в системах беспроводной связи.Однако в некоторых предыдущих исследованиях эти шаги не выполнялись, поскольку в них напрямую использовались необработанные образцы IQ. Некоторые работы также использовали CFO как одну из функций RFF [7, 8, 9, 10, 11] . Однако исследования также показали, что CFO может вызвать снижение производительности [28] . Влияние CFO на RFFI для недорогих устройств IoT экспериментально не исследовано.

Мы приняли алгоритмы оценки и компенсации финансового директора, представленные в разделе III-B. Во время обучения создается база данных CFO, которая содержит предполагаемый CFO каждого DUT.Эта база данных финансового директора будет использоваться для гибридного классификатора, который будет представлен в Разделе IV-E.

IV-B Нормализация

RFFI не должны различать устройства по разнице мощности, поскольку мощность сигнала зависит от расстояния. Нормализация — стандартный процесс в РФФИ. Нормализованный сигнал s [n] можно представить как

, где xrms — это среднеквадратическое значение амплитуды r ′ ′ [n].

Представление сигнала IV-C

Представление сигнала использует алгоритмы обработки сигнала для выявления основных характеристик сигнала, которые может лучше изучить классификатор. В этом документе используется только преамбула, чтобы предотвратить знания, специфичные для протоколов и данных, в модели глубокого обучения.

Образцы Iv-C1 IQ

отсчетов IQ представляют сигналы временной области, которые захватываются непосредственно из цепочки приемника. Некоторая предыдущая работа была нацелена на разработку систем RFFI, не зависящих от протокола, без учета схем физической модуляции, поэтому они используют выборки IQ в качестве системных входов [17, 18, 19, 20, 21] .

IV-C2 Результаты БПФ

FFT преобразует сигнал временной области в частотную. Особенности, которые не очевидны во временной области, можно легко наблюдать в частотной области. Коэффициенты БПФ легко доступны в системах WiFi OFDM

IV-C3 Спектрограмма

Спектрограмма может быть лучшим представлением сигнала для сигналов LoRa, поскольку она преобразует выборки IQ во временной области в характеристики частотно-временной области, которые не только предоставляют информацию в частотной области, но также показывают, как она изменяется во времени.Было обнаружено, что логарифмическое сжатие величин эффективно для повышения производительности и является стандартной стратегией при предварительной обработке спектрограмм [37] , которые также используются в этой статье.

Сверточная нейронная сеть IV-D

CNN привлекла множество исследовательских интересов как в академических кругах, так и в промышленности благодаря своим превосходным характеристикам в распознавании изображений и компьютерном зрении. Он может автоматически находить закономерности в данных, что устраняет необходимость в ручном извлечении признаков.CNN обычно состоит из сверточных слоев, полностью связанных слоев, а также из нескольких слоев объединения, которые сокращают количество параметров для предотвращения переобучения. Сверточный и объединяющий слои действуют как средство извлечения признаков, которое напрямую извлекает признаки из входных данных. Затем извлеченные высокоуровневые объекты передаются в полносвязные слои для классификации.

В задачах классификации функция softmax обычно используется на последнем уровне CNN для отображения ее выходных данных в список вероятностей S = (S1, S2 ,…, SK) по всем прогнозируемым классам. Sk — это прогнозируемая вероятность k-го класса, которая математически может быть выражена как

, где K — количество классов, а z = (z1, z2, …, zK) — это выход слоя до активации softmax. Наиболее распространенный способ сделать прогноз — выбрать класс с наибольшей вероятностью в качестве окончательной прогнозируемой метки.

Архитектура CNN, используемая в этой статье, будет разработана в Разделе V.

Гибридный классификатор IV-E

CNN не может точно различать устройства, аппаратные характеристики которых очень похожи, особенно если они от одного производителя. Тогда вероятности выхода этих классов близки друг к другу, например, S1 = 0,51 и S2 = 0,49. В этом случае простой выбор устройства с наибольшей вероятностью может привести к ошибочной классификации.

Как мы продемонстрируем позже в разделе VI и на рис.6, средние значения CFO в разные дни оставались относительно стабильными. Следовательно, это вдохновляет нас использовать предполагаемый финансовый директор для калибровки прогнозов CNN.

Мы предлагаем гибридный классификатор для исключения ненадежных прогнозов, полученных классификатором CNN, который описан в алгоритме 1. Сначала мы создаем справочную базу данных CFO для всех K устройств на этапе обучения, а именно {Δˆfk}. Затем для каждого DUT на этапе классификации мы оценим его CFO, {ΔˆfDUT}, и сравним его с базой данных CFO.Операцию можно сформулировать как проверку гипотезы

, где λ — предопределенный порог, основанный на диапазоне изменений CFO. Гипотеза h2 означает, что пакет невозможно отправить с k-го устройства из-за большой разницы между ΔˆfDUT и эталонным Δˆfk. Когда это происходит, вероятность k-го класса Sk устанавливается равной нулю. Напротив, гипотеза H0 означает, что прогноз CNN верен, поэтому Sk сохраняет исходное значение.После такой калибровки устройство с наибольшей вероятностью в S выбирается в качестве окончательной прогнозируемой метки.

1: S, выход softmax, который обозначает вероятность каждого устройства;

2: ΔˆfDUT, расчетный финансовый директор DUT;

3: Δˆfk, эталонный CFO k-го устройства, хранящийся в базе данных;

4: λ, порог финансового директора.

5: l, В конце концов предсказанный лейбл.

6: от k = 1 до K сделать

7: если ∣∣ΔˆfDUT − Δˆfk∣∣> λ, то

8: Sk = 0

9: еще

10: Sk = Sk

11: конец, если

12: конец для

13: Выберите устройство с наибольшей вероятностью в S в качестве прогнозируемой метки.

Vi экспериментальные результаты дрейфа финансового директора

РЧ-отпечатки пальцев должны быть неизменными во времени в присутствии изменений окружающей среды, поскольку они представляют личность пользователя. В этом разделе мы экспериментально продемонстрировали, что CFO устройств LoRa смещается со временем, а компенсация CFO является важной процедурой для смягчения деградации производительности.

Vi-a Экспериментальная установка

Мы использовали десять устройств LoRa двух моделей, а именно пять mbed-экранов SX1272MB2xAS и пять mbed-экранов SX126xMB2xAS, как указано в таблице I и показано на рис.(а) а. Все устройства LoRa были настроены с SF = 7, полосой пропускания B = 125 кГц и несущей частотой fc = 868,1 МГц. Приемник представлял собой USRP N210 SDR и был сконфигурирован с несущей частотой fc = 868,1 МГц и частотой дискретизации 1 мс / с. Мы использовали пакет поддержки Communications Toolbox для USRP Radio от Matlab для управления USRP и доступа к образцам IQ из него. Чтобы устранить канальные эффекты и сосредоточиться на вариациях CFO, мы создали индивидуальную настройку, соединив LoRa DUT и приемник USRP N210 с помощью аттенюатора 40 дБ, как показано на рис.(б) б.

Сбор данных для каждого устройства длился около часа и повторялся в течение четырех дней. Интервал передачи был установлен на 1 секунду, и 3000 пакетов были собраны примерно за один час, учитывая продолжительность пакета и время обработки. Мы назвали четыре набора данных наборами данных Day 1, Day 2, Day 3 и Day 4.

Vi-B Дрейф финансового директора

Дрейф финансового директора демонстрируется с двух сторон, а именно с краткосрочным и долгосрочным изменением. Кратковременная вариация относится к CFO устройств, которые быстро меняются в течение короткого времени после их включения, в то время как долговременная вариация показывает, что средний финансовый директор дрейфует в течение четырех дней, но остается относительно стабильным.

Vi-B1 Кратковременная вариация

Мы проанализировали набор данных дня 1 в качестве примера, чтобы увидеть, как финансовый директор меняется в течение одного часа.Финансовый директор каждого пакета оценивался с использованием алгоритма, представленного в разделе III-B. Как показано на рис. 5, CFO каждого устройства уменьшался в течение первых 20 минут, а затем оставался относительно постоянным. Это разумно, потому что температура постепенно увеличивается после включения устройства (самонагрев), а генератор чувствителен к колебаниям температуры [29] .

Vi-B2, долговременная вариация

Мы дополнительно исследовали дрейфы финансовых директоров в разные дни. Мы оценили CFO пакетов, собранных в тот же день, и вычислили среднее значение. Результаты показаны на рис. 6. В разные дни наблюдается заметная и непредсказуемая смена финансового директора. Дрейф, вероятно, вызван неконтролируемыми изменениями температуры в помещении. Длительное изменение указывает на то, что точность классификации может снизиться, если данные обучения и тестирования не собираются в один и тот же день, поскольку у них, вероятно, разные финансовые директора.

Однако можно также отметить, что их средний финансовый директор оставался относительно стабильным в течение четырех дней. Хотя изменяющийся во времени CFO может не подходить в качестве идентификатора устройства, его можно использовать для облегчения классификации, исключая устройства, расчетный CFO которых слишком сильно отклоняется от диапазона.

Vi-C Влияние ухода финансового директора на RFFI

Мы провели обширные эксперименты, чтобы оценить влияние финансового директора на RFFI.Мы использовали спектрограммы восьми преамбул и модель CNN, показанную на рис. (А) а.

CNN была обучена с использованием первых 1000 пакетов каждого устройства (всего 1000 × 10 пакетов) из набора данных первого дня, из которых 90% были случайным образом выбраны для обучения, а остальные 10% были для проверки. Затем мы использовали еще 1000 пакетов каждого устройства из набора данных первого дня для тестирования обученного классификатора CNN. Для наборов данных дней 2–4 в качестве тестовых данных использовались первые 1000 пакетов каждого устройства. Это позволило нам оценить обученный классификатор CNN с пакетами, собранными в четыре разных дня.

На рис. 7 показаны матрицы неточностей, полученные классификатором CNN-only, когда компенсация CFO не применялась. Рис. (a) a, (b) b, (c) c и (d) d представляют результаты классификации, когда данные теста были собраны в день 1, день 2, день 3 и день 4, соответственно. Когда обучающая и тестовая наборы были собраны в один и тот же день (рис. (А) а), точность классификации достигла 99,57%, что почти не было ошибкой классификации. Однако, когда данные для обучения и тестирования были собраны в разные дни (рис.(b) b, (c) c и (d) d) результаты классификации были неприемлемыми, поскольку несколько устройств были полностью неправильно классифицированы, например, Dev 3 и Dev 5 на рис. (d) d.

Худший случай произошел в День 4 (Рис.(d) d) где пакеты от Dev 3 и Dev 5 были полностью неправильно классифицированы. Как показано на рис. 8, можно заметить, что финансовый директор Dev 3 и Dev 5 сместился на сотни герц от дня 1 до дня 4. Финансовый директор Dev 3 в тестовых данных (фиолетовая линия) был ближе к Dev 2. (красная линия) в данных обучения. Точно так же финансовый директор Dev 5 (оранжевая линия) в тестовых данных был ближе к Dev 4 (розовая линия) в обучающих данных. Предполагается, что уход финансового директора был основной причиной снижения производительности, а небольшой уход финансового директора мог бы заставить классификатор принять неправильное решение.

На рис. 9 показаны матрицы неточностей, полученные классификатором CNN-only после применения компенсации CFO. По сравнению с результатами на рис. 7, после компенсации CFO ухудшение производительности не наблюдается, точность всегда сохраняется выше 96% в течение четырех дней. Эти результаты показывают, что CNN может идентифицировать различные устройства с высокой точностью после компенсации CFO и снижения производительности.

Vii Экспериментальные оценки в реальной беспроводной среде

В разделе VI LoRa DUT и USRP были подключены с помощью аттенюатора, что позволило нам исследовать влияние CFO на RFFI без влияния канала.Однако это не практический сценарий применения. Следовательно, в этом разделе наша предлагаемая система RFFI на основе спектрограмм оценивается в реальной беспроводной среде. Во-первых, мы сравним производительность трех представлений сигналов, представленных в Разделе IV-C. Затем мы дополнительно оцениваем влияние финансового директора в беспроводной среде и демонстрируем, что компенсация финансового директора является важным шагом в системах RFFI на основе глубокого обучения. Наконец, экспериментально продемонстрирована калибровочная функция предлагаемого гибридного классификатора.

Vii-a Экспериментальная установка

В этом разделе мы увеличили количество LoRa DUT до 20. Как показано в Таблице I и на Рис. (A) a, эти устройства LoRa были от четырех разных производителей. В качестве приемника использовалась та же платформа USRP N210. Тестируемые устройства LoRa и платформа USRP были настроены с такими же параметрами, как описано в Разделе VI-A. Разница в том, что мы сократили интервал передачи до 0,3 секунды, чтобы ускорить сбор сигнала.

Эксперименты проводились в типичной внутренней среде со стульями и столами, распределенными по комнате.Расстояние между LoRa DUT и приемником USRP составляло примерно три метра, и между ними была прямая видимость (LOS). Мы непрерывно собирали 2000 пакетов с каждого устройства в течение примерно 15 минут. Все устройства были размещены в одном месте, и среда оставалась прежней. Следовательно, для всех передач сигнала можно предположить одно и то же состояние канала.

Мы использовали первые 1000 пакетов каждого устройства в качестве обучающих данных, 90% из которых были случайным образом выбраны для обучения, а остальные 10% предназначались для проверки.Вторая тысяча пакетов каждого устройства использовалась в качестве тестовых данных для оценки системы RFFI. Результаты экспериментов представлены в таблице II. Мы проанализировали результаты по трем аспектам: выбор представлений сигналов, влияние финансового директора в беспроводной среде и характеристики калибровки предлагаемого нами гибридного классификатора.

Vii-B Выбор представлений сигналов

Мы сравниваем точность классификации трех представлений сигналов.CNN на основе IQ / FFT имеет аналогичную структуру сети с моделью на основе спектрограмм, поэтому можно провести относительно справедливое сравнение.

Как показано в Таблице II, когда использовались классификаторы только CNN, модель на основе спектрограммы достигла наивысшей точности 96,44%, в то время как модель на основе IQ и БПФ достигла только 83,36% и 87,36% соответственно. Это показывает, что для сигналов LoRa, частотные компоненты которых изменяются во времени, отпечатки устройства могут быть легче обнаружены в частотно-временной области.

Помимо результатов классификации, представленных в таблице II, мы обнаружили, что время обучения нашей модели на основе спектрограммы и модели на основе IQ / FFT составляло около 20 минут и один час, соответственно, когда обе обучались на одном ПК. В дополнение к этому, потеря модели на основе спектрограммы падает раньше и быстрее, чем модель на основе IQ / FFT. Это еще одно преимущество модели спектрограмма-CNN с точки зрения затрат на обучение.

Vii-C Влияние ухода финансового директора

Как видно из таблицы II, когда не было компенсации CFO, точность систем RFFI на основе IQ, БПФ и спектрограмм составляла всего 59.44%, 51,62% и 75,59% соответственно. После применения компенсации CFO соответствующие точности значительно увеличились до 83,36%, 87,36% и 96,44% соответственно.

Мы возьмем набор данных Dev 1 в качестве примера, чтобы объяснить результаты без компенсации финансового директора. На рис. 10 показан CFO каждого пакета, собранного из Dev 1, и представлен аналогичный шаблон с рис. 5

, где CFO непрерывно уменьшался после включения устройства.В экспериментах с беспроводной связью мы использовали пакет 1–1000 для обучения CNN и пакет 1,001–2000 для оценки его производительности. Однако пакеты в тестовом наборе имеют разные финансовые директора по сравнению с пакетами в обучающем наборе. Другими словами, тестовые данные имеют другое распределение от обучающих данных. В задачах машинного обучения наборы для обучения и тестирования часто должны иметь одинаковое, по крайней мере, схожее распределение данных, в противном случае обученная модель столкнется с серьезными проблемами обобщения. Это также может быть причиной низкой точности классификации в

Затем мы проверяем аргумент о том, что обучающие данные и тестовые данные имеют разное распределение, используя известный алгоритм визуализации t-SNE. Результат визуализации показан на рисунке 11, на котором каждая точка представляет пакет, собранный из Dev 1. Всего имеется 2000 точек, красные точки представляют пакеты 1-1000 (обучающие данные), а синие точки представляют пакеты 1 001-2000 ( данные испытаний).Из рис. (А) а видно, что существует четыре отдельных кластера, когда нет компенсации CFO, что указывает на то, что обучающие данные и тестовые данные имеют разные функции / распределения. Напротив, как показано на рис. (B) b, синие и красные точки смешиваются после компенсации CFO и не могут быть разделены интуитивно. Это то, что мы ожидали, потому что функции каждого устройства должны быть неизменными во времени, то есть первые 1000 пакетов должны иметь те же функции, что и вторые 1000 пакетов, что приводит к перекрытию в визуализации.

Vii-D Эффективность гибридного классификатора

Гибридный классификатор, представленный в Разделе IV-E, калибрует выход softmax CNN в соответствии с оценкой финансового директора. Как показано на рис. 6, финансовый директор меняется в разные дни, и некоторые устройства могут иметь схожие финансовые директора, поэтому его нельзя использовать в качестве отпечатка пальца для идентификации множества недорогих устройств IoT. Однако средние значения CFO остаются относительно стабильными в небольшом диапазоне, который можно использовать для калибровки, чтобы исключить прогнозы, расчетный CFO которых сильно отличается от эталонного.

Как показано в таблице II, можно заметить, что гибридный классификатор может повысить точность для всех трех представлений сигналов. Наиболее значительным улучшением стал входной тип выборок IQ после применения компенсации CFO: точность с гибридным классификатором для данных IQ достигла 92,01%, а точность с использованием классификатора только для CNN составила 83,36%, что на 8,65% лучше. Для сигнального представления результатов БПФ было улучшение точности с 87,36% до 92.31%, а для спектрограммы точность увеличилась с 96,44% до 97,61%.

Также замечено, что гибридный классификатор не работает, когда не было компенсации финансового директора. Это разумно, потому что финансовый директор внес свой вклад в прогноз, когда компенсация не задействована, а гибридный классификатор не может предоставить дополнительную полезную информацию.

Viii Заключение

В этой статье мы предложили систему RFFI на основе спектрограмм и провели обширные экспериментальные оценки.Мы использовали 20 устройств LoRa четырех моделей в качестве тестируемых устройств и USRP N210 SDR в качестве приемника. Во-первых, поскольку LoRa использует модуляцию ЛЧМ, мы использовали спектрограмму для представления частотно-временных характеристик сигналов LoRa. Мы обнаружили, что использование спектрограммы может обеспечить лучшую точность классификации по сравнению с выборками IQ и результатами БПФ. Во-вторых, мы экспериментально обнаружили, что CFO нестабилен, поскольку он менялся со временем, вероятно, из-за изменений температуры. Следовательно, это поставит под угрозу стабильность системы.Экспериментально было обнаружено, что компенсация CFO эффективна для смягчения снижения производительности. Наконец, мы предложили гибридный классификатор, который калибрует выход softmax CNN с использованием предполагаемого CFO. Хотя финансовый директор меняется со временем, его среднее значение остается относительно стабильным в течение нескольких дней. Финансовый директор должен получать компенсацию, чтобы избежать ухудшения производительности, но это полезно для исключения прогнозов, когда предполагаемый финансовый директор сильно отклоняется от эталонного финансового директора. Наша предложенная система RFFI наконец достигла точности классификации 97.61% в распознавании 20 устройств LoRa в реальных беспроводных средах.

Благодарность

Работа частично поддержана исследовательскими грантами Королевского общества Великобритании в рамках гранта ID RGS / R1 / 191241 и национальной программой ключевых исследований и разработок Китая в рамках гранта 2020YFE0200600.

Новый алгоритм обнаружения дрейфа, основанный на анализе важности признаков в среде потоков данных

Математика деревьев решений, случайный лес и важность функций в Scikit-learn и Spark | Автор: Стейси Ронаган

В этом посте делается попытка консолидировать информацию об алгоритмах дерева и их реализациях в Scikit-learn и Spark.В частности, он был написан для разъяснения того, как рассчитывается важность функции.

В Интернете есть много замечательных ресурсов, обсуждающих, как создаются деревья решений и случайные леса, и этот пост не предназначен для этого. Хотя он включает короткие определения контекста, предполагается, что читатель понимает эти концепции и желает знать, как алгоритмы реализованы в Scikit-learn и Spark.

Итак, давайте начнем с…

Деревья решений узнают, как лучше всего разбить набор данных на все меньшие и меньшие подмножества, чтобы предсказать целевое значение.Условие или тест представлен как «лист» (узел), а возможные результаты — как «ветви» (ребра). Этот процесс разделения продолжается до тех пор, пока не станет невозможным дальнейшее усиление или пока не будет выполнено заданное правило, например достигается максимальная глубина дерева.

Существует несколько алгоритмов, и документация scikit-learn предоставляет обзор некоторых из них (ссылка)

Итак, что используют Scikit-learn и Spark?

В документации Scikit-learn говорится, что используется «оптимизированная версия алгоритма CART».Хотя это явно не упоминается в документации, было сделано предположение, что Spark использует ID3 с CART.

Итак, давайте сосредоточимся на этих двух — ID3 и CART.

Преимущества и недостатки взяты из статьи «Сравнительное исследование ID3, CART и C4.5. Алгоритм дерева решений: обзор». Там же можно найти более подробные определения.

ID3

Алгоритм создает многостороннее дерево — каждый узел может иметь два или более ребра — находя категориальный признак, который максимизирует прирост информации с использованием критерия примеси энтропии .Он не только не может обрабатывать числовые функции, он подходит только для задач классификации.

Преимущества

• Понятные правила прогнозирования создаются из обучающих данных
• Строит самое быстрое дерево
• Строит короткое дерево
• Требуется только достаточное количество атрибутов, пока все данные не будут классифицированы.
• Поиск конечных узлов позволяет сократить тестовые данные, сокращение количества тестов
• Поиск по всему набору данных для создания дерева

Недостатки

• Данные могут быть слишком подогнаны или классифицированы, если тестируется небольшая выборка
• Только один атрибут за раз проверяется для создания решение
• Не обрабатывает числовые атрибуты и отсутствующие значения.

CART

CART обозначает деревья классификации и регрессии.Алгоритм создает двоичное дерево — каждый узел имеет ровно два исходящих ребра — находя лучший числовой или категориальный признак для разделения с использованием соответствующего критерия примеси. Для классификации можно использовать примесь Джини или критерий двойственности . Для регрессии CART ввел сокращение отклонения с использованием наименьших квадратов (среднеквадратичная ошибка).

Преимущества

• CART может легко обрабатывать как числовые, так и категориальные переменные
• Алгоритм CART сам определяет наиболее значимые переменные и устраняет незначимые
• CART может легко обрабатывать выбросы

Недостатки

• CART может иметь нестабильную дерево решений
• CART разделяется по одной переменной

И Scikit-learn, и Spark предоставляют информацию в своей документации о формулах, используемых для критерия примеси.Для классификации они оба используют примесь Джини по умолчанию, но предлагают энтропию в качестве альтернативы. Для регрессии оба вычисляют уменьшение дисперсии с использованием среднеквадратической ошибки. Кроме того, уменьшение дисперсии может быть рассчитано с помощью средней абсолютной ошибки в Scikit-learn.

Ссылки на документацию по древовидным алгоритмам

Прирост информации

Еще один термин, на который стоит обратить внимание, — это «прирост информации», который используется для разделения данных с использованием энтропии.Он рассчитывается как уменьшение энтропии после разделения набора данных по атрибуту:

Прирост (T, X) = энтропия (T) — энтропия (T, X)

• T = целевая переменная
• X = Признак, который нужно разделить на
• Энтропия (T, X) = энтропия, вычисленная после разделения данных на признаке X

Случайные леса (RF) создают множество отдельных деревьев решений при обучении. Прогнозы по всем деревьям объединяются, чтобы сделать окончательный прогноз; режим классов для классификации или прогноз среднего для регрессии.Поскольку они используют набор результатов для принятия окончательного решения, они называются методами ансамбля.

Важность функции рассчитывается как уменьшение примеси узла, взвешенное по вероятности достижения этого узла. Вероятность узла можно рассчитать делением количества выборок, которые достигают узла, на общее количество выборок. Чем выше значение, тем важнее характеристика.

Реализация в Scikit-learn

Для каждого дерева решений Scikit-learn вычисляет важность узлов с использованием значения Джини, предполагая только два дочерних узла (двоичное дерево):

• ni sub (j) = важность узел j
• w sub (j) = взвешенное количество выборок, достигающих узла j
• C sub (j) = значение примеси узла j
• слева (j) = дочерний узел слева, разделенный на узле j
• справа ( j) = дочерний узел из правого разделения на узле j

sub () используется, поскольку индекс недоступен в Medium

См. метод compute_feature_importances в _tree.pyx

Затем важность каждой функции в дереве решений вычисляется как:

• fi sub (i) = важность функции i
• ni sub (j) = важность узла j

Затем они могут можно нормализовать до значения от 0 до 1 путем деления на сумму всех значений важности функций:

Окончательная важность функции на уровне случайного леса — это среднее значение по всем деревьям. Сумма значения важности признака для каждого дерева вычисляется и делится на общее количество деревьев:

• RFfi sub (i) = важность признака i, рассчитанная по всем деревьям в модели случайного леса
• normfi sub (ij ) = нормализованная важность функции для i в дереве j
• T = общее количество деревьев

См. метод feature_importances_ в лесу.py

Нотация была вдохновлена ​​этой веткой StackExchange , которую я нашел невероятно полезной для этого поста.

Реализация в Spark

Для каждого дерева решений Spark вычисляет важность функции путем суммирования усиления, масштабированного по количеству выборок, проходящих через узел:

• fi sub (i) = важность функции i
• s sub (j) = количество выборок, достигающих узла j
• C sub (j) = значение примеси узла j

См. Метод computeFeatureImportance в treeModels.scala

Чтобы вычислить окончательную важность функции на уровне случайного леса, сначала важность функции для каждого дерева нормализуется по отношению к дереву:

• normfi sub (i) = нормализованная важность функции i
• fi sub ( i) = важность признака i

Затем значения важности признака из каждого дерева суммируются нормализованно:

• RFfi sub (i) = важность признака i, вычисляемая по всем деревьям в модели случайного леса
• normfi sub ( ij) = нормализованная важность функции для i в дереве j

См. метод featureImportances в treeModels.scala

Заключение

Целью данной модели было объяснить, как Scikit-Learn и Spark реализуют деревья решений и вычисляют значения важности функций.

Надеюсь, что, дойдя до конца этого поста, вы лучше понимаете соответствующие алгоритмы дерева решений и критерий примеси, а также формулы, используемые для определения важности каждой функции в модели.

Классификация COVID-19 на уровне округа с несбалансированным классом: метод неполной выборки

Аннотация

Пандемия COVID-19, разразившаяся в конце 2019 года, распространилась по всему миру.Болезнь заразила миллионы людей. Погибли тысячи людей. Распространение болезни было замедлено введением вакцины. Однако в некоторых странах по-прежнему регистрируется большое количество жертв. Основное внимание в этой работе уделяется проектированию, разработке и оценке классификатора тяжести COVID-19 на уровне округа с использованием машинного обучения. Предлагаемая модель позволяет прогнозировать степень тяжести заболевания в округе на низкую, среднюю или высокую. Лица, определяющие политику, сочтут эту работу полезной при распределении вакцин.Были обучены и оценены четыре алгоритма обучения (два ансамбля и два неансамбля). Несбалансированность классов была устранена с использованием неполной выборки большинства классов NearMiss. Результат нашего эксперимента показывает, что ансамблевые модели значительно превзошли неансамблевые модели.

I. ВВЕДЕНИЕ

С момента начала пандемии коронавируса Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) зарегистрировали около 30 миллионов случаев. Из-за COVID-19 были потеряны тысячи жизней [1].Хотя Соединенным Штатам и другим развитым странам удалось изменить кривую смертности, появляющиеся данные свидетельствуют о том, что в некоторых странах болезнь только укореняется. По состоянию на 19 мая 2021 года Мексика превысила показатель смертности с 9,3%. На втором месте находится Перу с 3% и 3,5%. Италия и Иран заняли третье и четвертое места с 3% и 2,8% соответственно. Происхождение этой пандемии — постоянное исследование; однако большинство ученых считают, что он произошел от летучей мыши в Ухане, Китай.

Теперь возникает вопрос: как мы классифицируем тяжесть смертельного исхода от COVID-19 в округе? Мы ответили на этот вопрос, построив классификатор машинного обучения с использованием набора данных о смертности из 3006 округов США.Набор данных был получен из репозитория Университета Джона Хопкинса.

Алгоритмы машинного обучения продемонстрировали способность изучать закономерности и находить знания из набора данных. Он использовался для распознавания изображений, обнаружения мошенничества, распознавания голоса, обнаружения вредоносных программ и т. Д. С момента начала пандемии коронавируса было проведено несколько исследований с использованием алгоритмов машинного обучения, чтобы понять пандемию и разработать стратегии по сокращению ее распространения.

Автор [2] предложил количественную модель для прогнозирования уязвимости к COVID-19 с использованием геномов.В качестве алгоритмов обучения использовались нейронные сети и случайные леса. Результат исследования подтвердил предыдущую работу по фенотипическим коморбидным моделям восприимчивости к COVID-19. В другом исследовании Kexin изучил девятнадцать факторов риска, связанных с серьезностью COVID-19. Результат показал, что степень тяжести связана с характеристиками человека, факторами болезни и биомаркерами [3]. Hina et al. Предложили модель для прогнозирования тяжести COVID-19 у пациентов в Пакистане. Были обучены и оценены семь алгоритмов обучения.Результат эксперимента показал, что Random Forest показал лучшую производительность с точностью 60%.

Несмотря на то, что существует несколько исследований серьезности COVID-19, в литературе по машинному обучению, похоже, есть пробел в несбалансированной классификации серьезности COVID-19 на уровне округов. Поэтому в центре внимания данного исследования находится классификация COVID-19 по алгоритмическому дисбалансу округа на низкий, средний или высокий. Мы предположили, что ансамблевое обучение в сочетании с недостаточно тщательно отобранным классом большинства из набора данных о дисбалансе COVID-19 имеет превосходные возможности для прогнозирования серьезности COVID-19 на уровне округа .

Мы проверили нашу гипотезу, экспериментируя с алгоритмами ансамблевого и неансамблевого обучения. Случайный лес и деревья роста были обучены и оценены как наша модель ансамбля, в то время как логистическая регрессия и K ближайших соседей как модели без ансамбля.

Этот документ организован следующим образом: Раздел 2 описывает методологию исследования. Обсуждения и выводы выделены в разделах 3 и 4 соответственно. Наконец, мы указали источник нашего финансирования в разделе 5.

II. МЕТОГОЛОГИЯ

Ниже представлена ​​экспериментальная блок-схема исследования. На схеме показан информационный поток эксперимента. Были обучены и оценены четыре модели. Также было проведено сравнение производительности моделей.

1. Набор данных

был получен из репозитория COVID-19 Университета Джона Хопкинса [4]. Набор данных был очищен на этапе обработки. Нечисловые переменные были преобразованы в числовые переменные.Данные состояли из 3 006 округов США. Незначительные и избыточные функции были исключены на этапе очистки. Нормализация тоже была сделана.

2. Категоризация

Тяжесть COVID-19 была измерена с использованием коэффициента летальности в качестве переменной ответа. Уровень смертности, зарегистрированный в наборе данных, был непрерывной переменной. Таким образом, атрибуты были разделены на 3 группы по следующему критерию: округа с уровнем смертности менее 1 были отнесены к категории с низким уровнем (0

3. Класс дисбаланса

Вышеупомянутая категоризация привела к неравномерному распределению классов. Эта асимметрия распределения классов называется дисбалансом классов. В наборе данных дисбаланса есть один или несколько классов с низкими записями (класс меньшинства) и один или несколько классов с большим количеством записей (класс большинства).Было показано, что несбалансированность классов оказывает значительное негативное влияние на эффективность алгоритма обучения.

4. Недостаточная выборка из класса большинства — подход к почти неуспешной недостаточной выборке (NMU)

Вопрос в том, как сбалансировать набор данных? Несбалансированные данные могут быть уравновешены избыточной выборкой класса меньшинства или недостаточной выборкой класса большинства. В подходе с передискретизацией создается больше данных, чтобы увеличить размер записей класса меньшинства, чтобы они сравнялись с записями класса большинства.Однако такой подход чреват переоснащением. С другой стороны, при недостаточной выборке размер большинства классов уменьшается, чтобы сбалансировать распределение классов. Мы считаем, что это лучший подход. Поэтому в этом исследовании мы использовали стратегию «Непредвиденная неполная выборка» (NMU).

Выбор NMU основан на расстоянии между записями большинства и записями меньшинства. Это подход k ближайших соседей. Расстояние основано на мерке евклидова расстояния. У NMU есть три версии: версия 1, версия 2 и версия 3.Версия 1 основана на наименьшем среднем расстоянии между классом большинства и тремя ближайшими записями класса меньшинства. Версия 2 выбирает записи из класса большинства с наибольшим удалением от трех классов меньшинства. Наконец, в версии 3 для каждого ближайшего примера в классе меньшинства выбирается заданное количество представителей большинства. В этом исследовании используется версия 1. Результат нашего эксперимента показывает эффективность нашей стратегии. Использовалась функция NearMiss из библиотеки imblearn.under_sampling.

5. Эксперимент

Мы обучили и оценили 2 алгоритма обучения ансамбля (случайный лес и усиление). Мы также обучили и оценили 2 не-ансамбля (логистическая регрессия и K ближайших соседей). Набор данных был разделен на 90% и 10% для обучения и тестирования соответственно. Оценка производительности была основана на точности, отзывчивости, точности и балле F1.

5.2 Алгоритмы обучения

Мы обучили и оценили производительность 4 алгоритмов обучения.

5.2.1 K-Nearest Neighboring (KNN)

В наборе данных с переменной ответа y y и X векторов признаков, алгоритм обучения KNN определяет K точек в наборе обучающих данных, которые наиболее близки к новой точке данных тестирования x ₀ .

Где j — предполагаемый ответ, а y _i — цель (метка). N ₀ — это K точек. В нашем эксперименте 5 было выбрано в качестве значения K.Кроме того, мы использовали MixedMeasures для типов мер. Евклидово расстояние использовалось в качестве метрики расстояния. [5]

Где d представляет расстояние, x и y — 2 точки данных.

Производительность алгоритма обучения KNN показана в таблице 1. По всем критериям оценки результат предполагает, что средний класс имеет самый низкий прогноз. Оценка точности составила примерно 0,61.

5.2.2 Логистическая регрессия

Логистическая регрессия — это контролируемый алгоритм обучения для прогнозирования вероятности целевой переменной.В задаче с двумя классами целевая или зависимая переменная является дихотомической, что означает, что будет всего два потенциальных класса [6]. Логистическая функция выдает результат от 0 до 1.

Можно показать, что,

Логарифм, где b ₀ — член смещения или пересечения, а b ₁ — коэффициент для единственного входного значения (x). Регуляризация L2 использовалась в качестве контроля переобучения. Допуск по критерию остановки составлял 1e-4. Оптимизация была основана на lbfgs.В таблице 2 показан результат логистической регрессии.

.

Как показано в таблице 2. Производительность логистической регрессии хуже, чем у KNN.

5.2.3 Случайный лес

Случайный лес — это алгоритм обучения с учителем, который используется как для классификации, так и для регрессии. Лес состоит из деревьев, и чем больше деревьев, тем сильнее лес. Агрегирование деревьев решений при ансамблевом обучении обеспечивает лучшую производительность.По сути, расчет случайного леса создает деревья решений на загруженных образцах обучающих данных. а затем получает прогноз от каждого из них и, наконец, выбирает лучшее решение путем голосования [7]. Это метод ансамбля, который превосходит одиночное дерево решений, поскольку он уменьшает избыточную подгонку за счет усреднения результата. где RFfi _i — важность признака i, рассчитанная по всем деревьям, normfi _ij — нормализованная важность признака i в дереве j.

Таблица 3 показывает, что модель случайного леса превзошла модели KNN и логистической регрессии.

Произвольный лес.

Boosting Tree Performance

5.2.4 Boosting Tree

Boosting — это метод моделирования ансамбля, который пытается создать твердый классификатор из числа слабых классификаторов. Это делается путем построения модели путем последовательного использования слабых моделей, таких как Случайный лес. Прежде всего, модель строится на основе данных обучения.На этом этапе строится следующая модель, которая пытается устранить ошибки, присутствующие в первой модели. Этот метод продолжается, и модели добавляются до тех пор, пока не будут точно предсказаны общие данные обучения или пока не будет добавлено самое большое количество моделей [8].

Его реализация потребовала от нас 100 для количества деревьев, максимальной глубины 5, минимальных строк 10, минимального улучшения разделения на 1.0E-5, количества бинов, равных 20, скорости обучения 0,01, и частота дискретизации 1.

III. ОБСУЖДЕНИЕ

Сравнивалась точность моделей. Для каждой модели мы также взяли средние показатели точности, отзывчивости и оценки F1. В таблице 5 представлена ​​сравнительная таблица.

Как показано в результате эксперимента, модели «Случайный лес» и «Дерево повышения» превзошли другие модели. Эти две модели были построены с большим количеством деревьев решений на загруженных обучающих данных. Результаты показывают, что модель Boosting имеет лучшую производительность с 93.41% точности. Показатели, основанные на точности, запоминании и F1, показали среднее значение 93%, 93% и 93% соответственно. Превосходная производительность модели повышения не вызывает удивления, потому что дерево повышения — это большая комбинация деревьев решений, выращиваемых последовательно. Random Forest и Boosting Tree построены на ансамбле деревьев решений. Однако расположение небольших деревьев с несколькими конечными узлами в остатке предыдущей пряди в дереве повышения последовательно улучшает производительность модели.

IV. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этом исследовании мы спроектировали, разработали и оценили классификатор тяжести COVID-19 с использованием набора данных класса дисбаланса. Предлагаемая модель позволяет прогнозировать степень тяжести COVID-19 в конкретном округе. Набор данных был получен из репозитория JHU COVID-19. Уровень серьезности COVID-19 был основан на показателях смертности во всех 3006 округах США. Для целей классификации уровень летальности был разделен на низкий, средний и высокий. Класс дисбаланса был рассмотрен с использованием подхода с неполной выборкой (NMU).Были обучены и оценены алгоритмы ансамблевого и неансамблевого обучения. Модели ансамбля включают случайный лес и деревья повышения. В качестве неансамблевых моделей использовались KNN и логистическая регрессия.

Результат нашего эксперимента показывает, что ансамблевые модели являются наиболее эффективными при построении классификатора серьезности COVID-19 на уровне округа с использованием несбалансированного набора данных. Таким образом, у нас нет достаточных доказательств против нашей гипотезы. Таким образом, мы утверждаем, что ансамблевое обучение в сочетании с недостаточно тщательно отобранным классом большинства набора данных о дисбалансе COVID-19 имеет превосходные возможности для классификации серьезности COVID-19 на уровне округа .

Доступность данных

Репозиторий COVID-19 Университета Джона Хопкинса

V. ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

Эта работа финансируется грантом Национального научного фонда № 2032345.

Открытие биомаркеров при воспалительных заболеваниях кишечника с использованием сетевого выбора функций — Penn State

TY — JOUR

T1 — Обнаружение биомаркеров воспалительных заболеваний кишечника с использованием сетевого выбора признаков

AU — Abbas, Mostafa

AU — Matta, John

AU — Le, Thanh

AU — Bensmail, Halima

AU — Obafemi-Ajayi, Tayo

AU — Honavar, Vasant

AU — EL-Manzalawy, Yasser

N1 — Информация о финансировании: В.H. была частично поддержана Национальным центром развития трансляционных наук, Национальными институтами здравоохранения, через грант UL1 TR000127 и TR002014 в поддержку Института клинических и трансляционных наук штата Пенсильвания, Национальным научным фондом через гранты 1518732, 1640834 и 1636795; Государственный центр Пенсильвании по аналитике больших данных и информатике открытий, Государственный институт кибернауки Пенсильвании, профессорско-преподавательский состав Эдварда Фримойера в области информационных наук и технологий в Пенсильванском университете и фонд Pratiksha Trust через почетную гостевую кафедру Судха Мурти в области нейрокомпьютеров и наук о данных в Индийском институте науки.ВЫ. при частичной поддержке Центра аналитики больших данных и открытий в области информатики при Государственном университете Пенсильвании и Государственного института клинических и трансляционных наук Пенсильвании. Работа T.L была частично поддержана институциональным матчем по гранту на предварительное обучение T32-LM012415 в области биомедицинских данных Национальной библиотеки медицины и Национальных институтов здравоохранения. Затраты на публикацию были покрыты Катарским исследовательским институтом вычислительной техники. Авторы несут полную ответственность за содержание, которое не обязательно отражает официальную точку зрения финансирующих агентств.Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи. Авторские права издателя: © 2019 Аббас и др. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

PY — 2019/11/1

Y1 — 2019/11/1

N2 — Надежная идентификация воспалительных биомаркеров на основе данных метагеномики является многообещающим направлением для разработки неинвазивных, экономичных и быстрых клинических тестов для ранней диагностики. диагностика ВЗК.Мы представляем интегративный подход к обнаружению сетевых биомаркеров (NBBD), который объединяет методы сетевого анализа для определения приоритетности потенциальных биомаркеров и методы машинного обучения для оценки различительной способности приоритетных биомаркеров. Используя большой набор данных образцов биопсии с новообразованными педиатрическими метагеномными ВЗК, мы сравниваем эффективность классификаторов случайного леса (RF), обученных на особенностях, выбранных с использованием репрезентативного набора традиционных методов выбора признаков, с структурой NBBD, настроенной с использованием пяти различных инструментов для вывода сетей. на основе данных метагеномики, а также девять различных методов приоритезации биомаркеров, а также гибридный подход, сочетающий лучшие традиционные и основанные на NBBD отборе функций.Мы также исследуем, как эффективность прогностических моделей для диагностики ВЗК варьируется в зависимости от размера данных, используемых для идентификации биомаркеров. Наши результаты показывают, что (i) NBBD может конкурировать с некоторыми современными методами выбора признаков, включая оценки важности случайных признаков леса (RFFI); и (ii) NBBD особенно эффективен для надежной идентификации биомаркеров IBD, когда количество образцов данных, доступных для обнаружения биомаркеров, невелико.

AB — Надежная идентификация воспалительных биомаркеров на основе данных метагеномики — многообещающее направление для разработки неинвазивных, экономичных и быстрых клинических тестов для ранней диагностики ВЗК.Мы представляем интегративный подход к обнаружению сетевых биомаркеров (NBBD), который объединяет методы сетевого анализа для определения приоритетности потенциальных биомаркеров и методы машинного обучения для оценки различительной способности приоритетных биомаркеров. Используя большой набор данных образцов биопсии с новообразованными педиатрическими метагеномными ВЗК, мы сравниваем эффективность классификаторов случайного леса (RF), обученных на особенностях, выбранных с использованием репрезентативного набора традиционных методов выбора признаков, с структурой NBBD, настроенной с использованием пяти различных инструментов для вывода сетей. на основе данных метагеномики, а также девять различных методов приоритезации биомаркеров, а также гибридный подход, сочетающий лучшие традиционные и основанные на NBBD отборе функций.Мы также исследуем, как эффективность прогностических моделей для диагностики ВЗК варьируется в зависимости от размера данных, используемых для идентификации биомаркеров. Наши результаты показывают, что (i) NBBD может конкурировать с некоторыми современными методами выбора признаков, включая оценки важности случайных признаков леса (RFFI); и (ii) NBBD особенно эффективен для надежной идентификации биомаркеров IBD, когда количество образцов данных, доступных для обнаружения биомаркеров, невелико.

UR — http: // www.scopus.com/inward/record.url?scp=85075461276&partnerID=8YFLogxK

UR — http://www.scopus.com/inward/citedby.url?scp=85075461276&partnerID=8YFLogxK

U2 — journal. 10.1371. 0225382

DO — 10.1371 / journal.pone.0225382

M3 — Артикул

C2 — 31756219

AN — SCOPUS: 85075461276

VL — 14

JO — PLoS One

JF — PLoS One —

IS — 11

M1 — e0225382

ER —

Классификация случайных лесов и ее математическая реализация | Автор: Приянка Парашар

В этой статье дается краткий обзор алгоритма случайной классификации лесов и лежащей в его основе математики.

Случайный лес (RF) — один из многих алгоритмов машинного обучения, используемых для обучения с учителем , то есть для обучения на основе помеченных данных и создания прогнозов на основе изученных шаблонов. Случайный лес может использоваться как для задач классификации , так и для задач регрессии .

Случайный лес основан на деревьях решений . В машинном обучении деревья решений — это метод создания прогнозных моделей. Они называются деревьями решений , потому что предсказание следует за несколькими ветвями разделения решений типа «если… то…» — аналогично ветвям дерева.

С учетом данных о переменных-предикторах (входы, X) и категориальной переменной отклика (выход, Y) построить модель для:

— Предсказание значения отклика от предикторов.

— Понимание взаимосвязи между предикторами и ответом.

например прогнозирует 5-летнюю выживаемость человека (да / нет) на основе его возраста, роста, веса и т. Д.

Это алгоритм обучения на основе ансамблевого дерева. Классификатор случайного леса — это набор деревьев решений из случайно выбранного подмножества обучающего набора.Он объединяет голоса из разных деревьев решений , чтобы определить окончательный класс тестового объекта.

Случайный лес — это алгоритм классификации, состоящий из множества деревьев решений. Он использует пакетирование и случайность при построении каждого отдельного дерева, чтобы попытаться создать некоррелированный лес деревьев, прогноз которых более точен, чем прогноз любого отдельного дерева.

Метод упаковки: Он основан на идее, что сочетание модели обучения увеличивает общий результат.

Давайте разберемся с этим на простом примере :

# Спросите своего лучшего друга → Дерево решений

# Спросите свою группу лучших друзей → Случайный лес

Ансамбль означает сбор или группу вещи.

Ансамблевое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет несколько базовых моделей для создания одной оптимальной модели прогнозирования (мощной модели). Методы ансамбля

позволяют нам принять во внимание выборку деревьев решений, вычислить, какие функции использовать или вопросы, которые нужно задать на каждом разбиении, и составить окончательный предсказатель на основе агрегированных результатов выбранных деревьев решений.

Тип метода ансамбля, используемый случайным лесом: BAGG ing или B ootstrap AGG regating.

Случайные леса (RF) создают множество индивидуальных деревьев решений во время обучения. Прогнозы по всем деревьям объединяются, чтобы сделать окончательный прогноз; режим классов для классификации или прогноз среднего для регрессии. Поскольку они используют набор результатов для принятия окончательного решения, они называются методами ансамбля.

Важность функции рассчитывается как уменьшение примеси узла, взвешенное по вероятности достижения этого узла. Вероятность узла можно рассчитать делением количества выборок, которые достигают узла, на общее количество выборок. Чем выше значение, тем важнее характеристика.

Реализация в Scikit-learn

Для каждого дерева решений Scikit-learn вычисляет важность узлов с использованием значения Джини, предполагая только два дочерних узла (двоичное дерево):

• ni sub (j) = важность узел j
• w sub (j) = взвешенное количество выборок, достигающих узла j
• C sub (j) = значение примеси узла j
• слева (j) = дочерний узел слева, разделенный на узле j
• справа ( j) = дочерний узел из правого разделения на узле j

sub () используется, поскольку индекс недоступен в Medium

См. метод compute_feature_importances в _tree.pyx

Затем важность каждой функции в дереве решений вычисляется как:

• fi sub (i) = важность функции i
• ni sub (j) = важность узла j

Затем они могут можно нормализовать до значения от 0 до 1 путем деления на сумму всех значений важности функций:

Окончательная важность функции на уровне случайного леса — это среднее значение по всем деревьям. Сумма значения важности признака для каждого дерева вычисляется и делится на общее количество деревьев:

• RFfi sub (i) = важность признака i, рассчитанная по всем деревьям в модели случайного леса
• normfi sub (ij ) = нормализованная важность функции для i в дереве j
• T = общее количество деревьев

См. метод feature_importances_ в лесу.py

Нотация была вдохновлена ​​этой веткой StackExchange , которую я нашел невероятно полезной для этого поста.

Существует множество областей, в которых используется этот алгоритм, некоторые из них: —

1. Банковское дело: Банковский сектор в основном использует этот алгоритм для идентификации кредитного риска.
2. Медицина: С помощью этого алгоритма можно определить тенденции и риски заболевания.

• Это один из самых точных доступных алгоритмов обучения.Для многих наборов данных он создает высокоточный классификатор .
• Хорошо подходит как для задач классификации, так и для задач регрессии.
• Эффективно работает с большими наборами данных.
• Практически не требует подготовки ввода (без очистки данных).
• Выполняет неявный выбор функций.
• Можно ли выращивать параллельно.
• Методы балансировки ошибок в несбалансированных наборах данных.

В этом блоге мы узнали о классификаторе случайного леса и его реализации.Мы рассмотрели алгоритм ансамблевого обучения в действии и попытались понять, что отличает случайный лес от других алгоритмов машинного обучения.

Симметрия | Бесплатный полнотекстовый | Классификация изображений глазного дна с использованием архитектуры VGG-19 с PCA и SVD

1. Введение

2. Предлагаемый метод

Предложенный метод позволил построить компетентную автоматизированную систему классификации диабетической ретинопатии. Предлагаемая система была способна создавать сегменты на изображениях глазного дна в соответствии с классами тяжести и их заболеваниями. Чтобы достичь степени серьезности аварийного восстановления, система была реализована надлежащим образом, где предложенный подход был разделен на последовательные шаги для лучшего понимания и реализации.

2.1. Сбор данных

Изображения глазного дна были получены разными камерами глазного дна с разными условиями и уровнями качества. Некоторые из них считались нормальными изображениями, но некоторые из них имели некоторый шум в виде точек, кругов, треугольников или квадратов. В этих условиях некоторые изображения могут переворачиваться. Шумные изображения также можно рассматривать как нечеткие, размытые, недоэкспонированные и переэкспонированные изображения. В этих условиях также должен быть метод, который может прогнозировать изображения DR при наличии зашумленных данных.

2.2. Предварительная обработка данных

2.3. Обнаружение области интереса

g (x) = ∑j = 1JrjN (y; μj, σj)

(1)

ALR был определен для многократного обновления μj с использованием вероятностного ограничения N (y; μj, σj), чтобы определить, был ли пиксель элементом j-го гауссовского распределения или нет. В этом методе для устранения ограничений такого типа была предложена параметрическая идея для получения разницы, обеспечивающей квазилинейную адаптацию.

2.4. Извлечение признаков

На каждом уровне CNN есть новое представление входного изображения путем постепенного извлечения значимой информации. В предложенной методике VGG-19 применялся для извлечения значимой информации из изображений глазного дна.Визуализация раскрывает категоризированный формат изображения, который делает представление.

Чтобы получить надежную систему диабетической ретинопатии (DRS), в процессе извлечения учитываются важные характеристики, включая площадь пикселей, периметр, длину малой оси, длину главной оси, а также округлость, которые помогают идентифицировать кровеносные сосуды, экссудаты, кровоизлияния. , оптическое расстояние и области микроаневризмы.

2.4.1. VGG-19 DNN

2,5. Сокращение данных

2.5.1. Анализ основных компонентов

Процесс уменьшения размерности важен для сокращения времени вычислений и объема памяти. Анализ главных компонентов играет жизненно важную роль в уменьшении размерной сложности с высоким уровнем точности. Функциональность PCA состоит в том, чтобы сместить пространство признаков большой размерности в пространство более низкой размерности, содержащее важные векторы признаков.При диабетической ретинопатии важные особенности изображений глазного дна в основном взаимосвязаны. Элементы взаимосвязанных функций известны как наиболее выразительные черты (MEF). Для решения этой проблемы PCA — лучший вариант для смещения вектора признаков на новые элементы признаков, которые обрабатываются по-разному. Следовательно, для достижения точности и быстрого вычисления признаков, PCA играет важную роль в сокращении векторов признаков схожими элементами и переносе их в наиболее значимые векторы признаков.

2.5.2. Разложение по сингулярным значениям

SVD — это надежный и надежный метод разложения ортогональных матриц. SVD широко используется для анализа изображений для решения задач, связанных с наименьшими квадратами, псевдообратным вычислением матрицы, а также в многомерных экспериментах. В области машинного обучения методы на основе SVD используются для уменьшения размерности, метрического обучения, множественного обучения и совместной фильтрации. В случае сложных данных параллельная обработка обычно недоступна для развертывания систем и выполнения крупномасштабных наборов данных в течение секунд, а не дней.В этом случае SVD — лучший вариант для уменьшения размерности огромных объемов данных за счет ускорения вычислительного процесса. В частности, при классификации изображений глазного дна SVD также показал лучшие результаты с точки зрения точности классификации при оптимальном времени вычислений.

2.6. Классификация изображений глазного дна сетчатки

В этом исследовании классификатор softmax был применен для классификации изображений глазного дна на основе его характеристик. В предложенной методике алгоритм softmax обучен отображать классификацию в двоичной форме.Характеристики, полученные в результате обработки данных, были отображены для категоризации на основе softmax.