Buchumschlag

A Cost-Sensitive Transformer Model for Prognostics Under Highly Imbalanced Industrial Data

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Beikmohammadi, Ali, Hamian, Mohammad Hosein, Khoeyniha, Neda, Lindgren, Tony, Steinert, Olof, Magnússon, Sindri
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Human-Inspired Framework to Accelerate Reinforcement Learning
von: Beikmohammadi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SCANIA Component X Dataset: A Real-World Multivariate Time Series Dataset for Predictive Maintenance
von: Kharazian, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parallel Momentum Methods Under Biased Gradient Estimations
von: Beikmohammadi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Convergence of Federated Learning Algorithms without Data Similarity
von: Beikmohammadi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compressed Federated Reinforcement Learning with a Generative Model
von: Beikmohammadi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Collaborative Value Function Estimation Under Model Mismatch: A Federated Temporal Difference Analysis
von: Beikmohammadi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reinforcement Learning in Switching Non-Stationary Markov Decision Processes: Algorithms and Convergence Analysis
von: Amiri, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Budgeted Multi-Armed Bandits for IoT with Dynamic Resource Constraints
von: Vaishnav, Shubham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic and Distributed Routing in IoT Networks based on Multi-Objective Q-Learning
von: Vaishnav, Shubham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PriPG-RL: Privileged Planner-Guided Reinforcement Learning for Partially Observable Systems with Anytime-Feasible MPC
von: Amiri, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automatic Fused Multimodal Deep Learning for Plant Identification
von: Lapkovskis, Alfreds, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benchmarking Dynamic SLO Compliance in Distributed Computing Continuum Systems
von: Lapkovskis, Alfreds, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Implementation of Big Data Analytics for Diabetes Management: Needs Assessment in the Rwanda Healthcare System
von: Majyambere, Silas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating Anomaly Detectors for Simulated Highly Imbalanced Industrial Classification Problems
von: Wheat, Lesley, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Survey on Foundation Models for Prognostics and Health Management in Industrial Cyber-Physical Systems
von: Liu, Ruonan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Injecting Imbalance Sensitivity for Multi-Task Learning
von: Zhou, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Socio-technical aspects of Agentic AI
von: Donta, Praveen Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Functional Random Forest with Adaptive Cost-Sensitive Splitting for Imbalanced Functional Data Classification
von: Mostafa, Fahad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Degradation Modeling and Prognostic Analysis Under Unknown Failure Modes
von: Fu, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Effects of Data Imbalance Under a Federated Learning Approach for Credit Risk Forecasting
von: Zhang, Shuyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Rebalancing: Benchmarking Binary Classifiers Under Class Imbalance Without Rebalancing Techniques
von: Nawaz, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing IoT-Botnet Detection using Variational Auto-encoder and Cost-Sensitive Learning: A Deep Learning Approach for Imbalanced Datasets
von: Wasswa, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Highly Imbalanced Regression with Tabular Data in SEP and Other Applications
von: Moukpe, Josias K., et al.
Veröffentlicht: (2025)

VIGIL: Towards Edge-Extended Agentic AI for Enterprise IT Support
von: Ahuja, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Memory Perturbation Equation: Understanding Model's Sensitivity to Data
von: Nickl, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PHMForge: Evaluating LLM Agents on Industrial Prognostics through MCP-Native, Algorithm-Grounded Tools
von: Feng, Tianjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning Approaches for Diagnostics and Prognostics of Industrial Systems Using Open Source Data from PHM Data Challenges: A Review
von: Su, Hanqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Feedback-guided Data Synthesis for Imbalanced Classification
von: Hemmat, Reyhane Askari, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Provable Benefit of Sign Descent: A Minimal Model Under Heavy-Tailed Class Imbalance
von: Yadav, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Video Understanding: Deep Neural Networks for Spatiotemporal Analysis
von: Fadaei, Amir Hosein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Collaborative Fairness in Federated Learning Under Imbalanced Covariate Shift
von: Yu, Tianrun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tabular Data with Class Imbalance: Predicting Electric Vehicle Crash Severity with Pretrained Transformers (TabPFN) and Mamba-Based Models
von: Somvanshi, Shriyank, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CRITS: Convolutional Rectifier for Interpretable Time Series Classification
von: Kuratomi, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimized Ensemble Model Towards Secured Industrial IoT Devices
von: Injadat, MohammadNoor
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Performance for Highly Imbalanced Medical Data via Data Regularization in a Federated Learning Setting
von: Tsoumplekas, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Cost Sensitive Decision Making
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing IoT Cyber Attack Detection in the Presence of Highly Imbalanced Data
von: Haque, Md. Ehsanul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Cost-Effective Framework for Predicting Parking Availability Using Geospatial Data and Machine Learning
von: Bagosher, Madyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measuring LLM Sensitivity in Transformer-based Tabular Data Synthesis
von: R, Maria F. Davila, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Active Learning Under Extreme Non-IID and Global Class Imbalance
von: Zong, Chen-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)