{"created":"2025-01-19T01:17:13.703505+00:00","metadata":{"_oai":{"id":"oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216710","sets":["1164:3865:10834:10836"]},"path":["10836"],"owner":"44499","recid":"216710","title":["Wi-Fi CSIを用いた行動認識のための強化学習を用いた環境非依存なサンプリングレート選択"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2022-02-28"},"_buckets":{"deposit":"d78c77b1-f8c7-4e94-a2fe-e8b8909c14fb"},"_deposit":{"id":"216710","pid":{"type":"depid","value":"216710","revision_id":0},"owners":[44499],"status":"published","created_by":44499},"item_title":"Wi-Fi CSIを用いた行動認識のための強化学習を用いた環境非依存なサンプリングレート選択","author_link":["559898","559896","559892","559895","559897","559893","559894"],"item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"Wi-Fi 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を用いることで，環境非依存な特徴抽出を行った．また環境によって，異なるサンプリングレートで認識を行ったときの認識性能が異なるため，特定の行動をどのサンプリングレートでするかを事前に学習することは不可能である．そこで，環境に依存しない情報と考えられる行動認識モデルの現在の行動認識結果の信頼度を，サンプリングレート選択モジュールの入力に追加で用いる．これにより，例えば信頼度が低い場合は高いサンプリングレートに切り替えるなどの環境非依存な方策を学習できると期待される．3 つの環境で，それぞれ 7 種類の行動を行った際の CSI を取得し，評価実験を行った．","subitem_description_type":"Other"}]},"item_4_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"8","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）"}],"bibliographicPageStart":"1","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2022-02-28","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicIssueNumber":"28","bibliographicVolumeNumber":"2022-MBL-102"}]},"relation_version_is_last":true,"weko_creator_id":"44499"},"id":216710,"updated":"2025-01-19T15:45:42.883285+00:00","links":{}}