Fault Detection and Isolation in Industrial Processes Using Deep Learning Approaches

Automated fault detection is an important part of a quality control system. It has the potential to increase the overall quality of monitored products and processes. The fault detection of automotive instrument cluster systems in computer- based manufacturing assembly lines is currently limited to simple boundary checking. The analysis of more complex non-linear signals is performed manually by trained operators, whose knowledge is used to supervise quality checking and manual detection of faults. In this paper, a novel approach for automated fault detection and isolation based on deep machine learning techniques is presented. The approach was tested on data generated by computer-based manufacturing systems equipped with local and remote sensing devices. The results show that the proposed approach models the different spatial / temporal patterns found in the data. The approach is also able to successfully diagnose and locate multiple classes of faults under real-time working conditions. The proposed method is shown to outperform other established fault detection and isolation methods

6G Connected Vehicle Framework to Support Intelligent Road Maintenance using Deep Learning Data Fusion

The growth of IoT, edge and mobile Artificial Intelligence (AI) is supporting urban authorities exploit the wealth of information collected by Connected and Autonomous Vehicles (CAV), to drive the development of transformative intelligent transport applications for addressing smart city challenges. A critical challenge is timely and efficient road infrastructure maintenance. This paper proposes an intelligent hierarchical framework for road infrastructure maintenance that exploits the latest developments in 6G communication technologies, deep learning techniques, and mobile edge AI training approaches. The proposed framework abides with the stringent requirements of training efficient machine learning applications for CAV, and is able to exploit the vast numbers of CAVs forecasted to be present on future road networks. At the core of our framework is a novel Convolution Neural Networks (CNN) model which fuses imagery and sensory data to perform pothole detection. Experiments show the proposed model can achieve state of the art performance in comparison to existing approaches while being simple, cost- effective and computationally efficient to deploy. The proposed system can form part of a federated learning framework for facilitating large scale real-time road surface condition monitoring and support adaptive resource allocation for road infrastructure maintenance

Υπολογιστικά μοντέλα βασισμένα στην ασαφή λογική για την παρακολούθηση της συναισθηματικής κατάστασης των μαθητών

Affective computing (AC) is an emerging multidisciplinary field, which aims to bridge the gap between the highly emotional human and the emotionally challenged computer, in order to provide a higher level of human machine interaction. This Thesis contributes to AC research by proposing new emotion representations and by developing novel computational mechanisms and methodological frameworks to be utilised by AC systems. This research is conducted under an educational scope however it is not limited to an educational context since the methodologies presented can be applied in a number of different areas, thus offering a large potential of future research directions. The contributions of this research fall under the scope of AC, machine learning, and the psychological theories aiming to understand human emotion. More specifically, a contextualized and personalised version of the Affective Trajectories hypothesis is presented, extending on the original theory, and providing a framework for its utilization by AC systems. A fuzzy mechanism for knowledge extraction and adaptation is developed achieving an improved classification performance compared to the computational methods it relied upon. A novel computational model of emotion the AV-AT model is proposed to provide AC researchers with a tool for efficiently describing user's affective state. Lastly a novel hierarchical fuzzy method is developed, consisting of a genetically optimized adaptive fuzzy system, and a Fuzzy Cognitive Map. This method incorporates low-level information concerning the basic elements of a student's affective trajectory through time, and high-level information of the affective transitions a student experiences, to model students' affective trajectories during learning tasks. The affective transitions of students are explored in the context of problem based learning pedagogical frameworks. A novel scenario based survey design is introduced to elicit affect information. Finally, an offline adaptation process, which enables the development of pre-trained personalised systems, is presented.Η Συναισθηματική Επιστήμη των Υπολογιστών (ΣΕΠ) είναι ένας αναδυόμενος πολύ-επιστημονικός τομέας, ο οποίος στοχεύει να γεφυρώσει το χάσμα μεταξύ του εξαιρετικά συναισθηματικού ανθρώπου και του συναισθηματικά περιορισμένου υπολογιστή, προκειμένου να παρέχει ένα υψηλότερο επίπεδο αλληλεπίδρασης ανθρώπου - μηχανής. Αυτή η διατριβή συμβάλλει στην έρευνα του ΣΕΠ, προτείνοντας νέες αναπαραστάσεις συναισθημάτων και αναπτύσσοντας νέους υπολογιστικούς μηχανισμούς και μεθοδολογικά πλαίσια που θα χρησιμοποιηθούν από συστήματα ΣΕΠ. Αυτή η έρευνα διεξάγεται στην εκπαίδευση, ωστόσο δεν περιορίζεται μόνο στο εκπαιδευτικό πλαίσιο, καθώς οι μεθοδολογίες που παρουσιάζονται μπορούν να εφαρμοστούν σε πολλούς διαφορετικούς τομείς, προσφέροντας έτσι ένα μεγάλο εύρος μελλοντικών κατευθύνσεων έρευνας. Οι συνεισφορές αυτής της έρευνας εμπίπτουν στο πεδίο ΣΕΠ, της μηχανικής μάθησης και των ψυχολογικών θεωριών που στοχεύουν στην κατανόηση του ανθρώπινου συναισθήματος. Πιο συγκεκριμένα, παρουσιάζεται μια προσαρμοσμένη και εξατομικευμένη εκδοχή της υπόθεσης των Συναισθηματικών Τροχιών, η οποία επεκτείνει την αρχική θεωρία και παρέχει ένα πλαίσιο για τη χρήση της από συστήματα ΣΕΠ. Αναπτύχθηκε ένας μηχανισμός ασαφής λογικής για την εξαγωγή και προσαρμογή γνώσης, ο οποίος πέτυχε βελτιωμένη απόδοση ταξινόμησης σε σύγκριση με τις υπολογιστικές μεθόδους στις οποίες βασίστηκε. Ένα νέο υπολογιστικό μοντέλο συναισθημάτων, το μοντέλο AV-AT, προτείνεται για να παρέχει στους ερευνητές ΣΕΠ ένα εργαλείο για την αποτελεσματική περιγραφή της συναισθηματικής κατάστασης του χρήστη. Τέλος, αναπτύσσεται μια νέα ιεραρχική μέθοδο ασαφής λογικής, που αποτελείται από ένα γενετικά βελτιστοποιημένο προσαρμοστικό σύστημα ασαφής λογικής και έναν γνωστικό χάρτη ασαφής λογικής. Αυτή η μέθοδος ενσωματώνει πληροφορίες χαμηλού επιπέδου σχετικά με τα βασικά στοιχεία της συναισθηματικής τροχιάς ενός μαθητή στο χρόνο, και πληροφορίες υψηλού επιπέδου για τις συναισθηματικές μεταβάσεις που βιώνει ένας μαθητής, για να μοντελοποιήσει τις συναισθηματικές τροχιές των μαθητών κατά τη διάρκεια μαθησιακών εργασιών. Οι συναισθηματικές μεταπτώσεις των μαθητών διερευνώνται στο πλαίσιο του παιδαγωγικού πλαισίου μάθησης βάσει προβλημάτων. Ένας νέος σχεδιασμός έρευνας που βασίζεται σε σενάρια εισάγεται για την εξαγωγή δεδομένων σχετικών με το συναίσθημα. Τέλος, παρουσιάζεται μια διαδικασία προσαρμογής εκτός σύνδεσης, η οποία επιτρέπει την ανάπτυξη προ-εκπαιδευμένων εξατομικευμένων συστημάτων

A fuzzy computational model of emotion for cloud based sentiment analysis

This paper presents a novel emotion modeling methodology for incorporating human emotion into intelligent computer systems. The proposed approach includes a method to elicit emotion information from users, a new representation of emotion (AV-AT model) that is modelled using a genetically optimized adaptive fuzzy logic technique, and a framework for predicting and tracking user’s affective trajectory over time. The fuzzy technique is evaluated in terms of its ability to model affective states in comparison to other existing machine learning approaches. The performance of the proposed affect modeling methodology is tested through the deployment of a personalised learning system, and series of offline and online experiments. A hybrid cloud intelligence infrastructure is used to conduct large-scale experiments to analyze user sentiments and associated emotions, using data from a million Facebook users. A performance analysis of the infrastructure on processing, analyzing, and data storage has been carried out, illustrating its viability for large-scale data processing tasks. A comparison of the proposed emotion categorizing approach with Facebook’s sentiment analysis API demonstrates that our approach can achieve comparable performance. Finally, discussions on research contributions to cloud intelligence using sentiment analysis, emotion modeling, big data, and comparisons with other approaches are presented in detail