Fast Data-Driven Greedy Sensor Selection for Ridge Regression

We propose a data-driven sensor-selection algorithm for accurate estimation of the target variables from the selected measurements. The target variables are assumed to be estimated by a ridge-regression estimator, which is trained based on the data. The proposed algorithm greedily selects sensors fo...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE sensors journal Ročník 25; číslo 6; s. 10030 - 10045
Hlavní autoři:	Sasaki, Yasuo, Yamada, Keigo, Nagata, Takayuki, Saito, Yuji, Nonomura, Taku
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 15.03.2025 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Accuracy Algorithms Computational modeling Cost function Datasets Estimation Greedy algorithms Intelligent sensors Keywords Greedy algorithm Linear programming Linear systems Overfitting Parameters Regularization ridge regression sensor selection Sensors Training Vectors
ISSN:	1530-437X, 1558-1748
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!