Deep Learning-Based Dependability Assessment Method for Industrial Wireless Network

机译：基于深度学习的工业无线网络可靠性评估方法

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Techniques on 5G and Internet of things bring a strong potential paradigm shift to wireless communication applications in industrial domain. Hence, there is a strong need for quantitative dependability assessment in these applications. However, with the evergrowing complexity and amount of wireless communication systems, their dependability relevant parameters also increase rapidly. In addition, the deep neural network has advantages on high dimensional data process. Hence, a deep learning-based dependability assessment method is proposed to address the issue, wherein a deep auto-encoder based approach is proposed to reduce data dimension and to obtain the data codes, and DBSCAN is used to cluster these codes. An experimental environment is built for collecting data set on the Multifaces, and a rough classification method is proposed to obtain a superior deep encoder model. Based on the superior model and DBSCAN, the data set are mainly divided into four dependability clusters.

机译：5G和Internet Internet的技术为工业领域的无线通信应用提供了强大的潜在范式转变。因此，在这些应用中有很强的定量可靠性评估。然而，随着无线通信系统的常见复杂性和数量，它们的可靠性相关参数也迅速增加。此外，深神经网络对高维数据过程具有优势。因此，提出了一种基于深度学习的可靠性评估方法来解决该问题，其中提出了基于深度自动编码器的方法来减少数据维度并获得数据代码，并且DBSCAN用于聚类这些代码。建立了用于收集多个数据集的数据的实验环境，提出了一种粗略的分类方法来获得优越的深度编码器模型。基于卓越的模型和DBSCAN，数据集主要分为四个可靠性集群。

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来源
《IFAC Symposium on Telematics Applications》|2020年|350p|共6页
会议地点
作者
Danfeng Sun; Sarah Willmann;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
DBSCAN; Deep auto-encoder; Dependability assessment; Machine learning; Industrial wireless network;

机译：DBSCAN;深度自动编码器;可靠性评估;机器学习;工业无线网络;

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