کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4957486 | 1445078 | 2017 | 27 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Gaussian Process models for ubiquitous user comfort preference sampling; global priors, active sampling and outlier rejection
ترجمه فارسی عنوان
مدل فرایند گاوسی برای انتخاب اولویت راحتی کاربر در همه جا؛ عناصر جهانی، نمونه برداری فعال و رد بی عدالتی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
This paper presents a ubiquitous thermal comfort preference learning study in a noisy environment. We introduce Gaussian Process models into this field and show they are ideal, allowing rejection of outliers, deadband samples, and produce excellent estimates of a users preference function. In addition, informative combinations of users preferences becomes possible, some of which demonstrate well defined maxima ideal for control signals. Interestingly, while those users studied have differing preferences, their hyperparameters are concentrated allowing priors for new users. In addition, we present an active learning algorithm which estimates when to poll users to maximise the information returned.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 39, August 2017, Pages 135-158
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 39, August 2017, Pages 135-158
نویسندگان
Damien Fay, Liam O'Toole, Kenneth N. Brown,