Automated synthesis of a hybrid wavelet–neural detector of hazardous emissions for a resource-constrained sensor node

Рассмотрен подход к автоматизированному синтезу детектора опасных выбросов, рассчитанного на выполнение в сенсорном узле с ограниченной памятью и энергопотреблением. Предлагаемая структура объединяет lifting-реализацию дискретного вейвлетного преобразования, выделение многомасштабных признаков и компактную квантованную нейронную сеть. Проектирование представлено как поиск допустимой конфигурации по вероятности обнаружения, ложным тревогам, задержке, памяти и затратам энергии. Описаны состав проектных параметров, порядок обучения и проверка полученной модели на сигналах с шумом, дрейфом, импульсными помехами и пропусками данных.

Hali tarjima qilinmagan