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The Heterogeneity-Intensified and Heterogeneity Ratio-Stratified Bootstrap (HiS- and HeRS-Boot) Oversampling to Boost a Detector Performance

Kunz, Pertami J. ; Abid, Syrine ben ; Zoubir, Abdelhak M. (2023)
The Heterogeneity-Intensified and Heterogeneity Ratio-Stratified Bootstrap (HiS- and HeRS-Boot) Oversampling to Boost a Detector Performance.
IEEE Sensors 2023. Vienna, Austria (29.10.2023-01.11.2023)
doi: 10.1109/SENSORS56945.2023.10324861
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

We investigated two variations of the previously proposed heterogeneity-stratified bootstrap (HSBoot) oversampling method, namely the improved Heterogeneity-Stratified (HiS-) and Heterogeneity Ratio-Stratified (HeRS-) Boot, for balancing a data set by assigning higher resampling probabilities to sample points in less homogeneous regions. Our study focused on two detection cases: spoiled food and allergen. Results demonstrate the effectiveness and generalizability of our method across different sensors, highlighting its potential for real-world applications and positive impact on daily life.

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung
Erschienen: 2023
Autor(en): Kunz, Pertami J. ; Abid, Syrine ben ; Zoubir, Abdelhak M.
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: The Heterogeneity-Intensified and Heterogeneity Ratio-Stratified Bootstrap (HiS- and HeRS-Boot) Oversampling to Boost a Detector Performance
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 28 November 2023
Verlag: IEEE
Buchtitel: IEEE Sencors 2023: Conference Proceedings
Veranstaltungstitel: IEEE Sensors 2023
Veranstaltungsort: Vienna, Austria
Veranstaltungsdatum: 29.10.2023-01.11.2023
DOI: 10.1109/SENSORS56945.2023.10324861
Kurzbeschreibung (Abstract):

We investigated two variations of the previously proposed heterogeneity-stratified bootstrap (HSBoot) oversampling method, namely the improved Heterogeneity-Stratified (HiS-) and Heterogeneity Ratio-Stratified (HeRS-) Boot, for balancing a data set by assigning higher resampling probabilities to sample points in less homogeneous regions. Our study focused on two detection cases: spoiled food and allergen. Results demonstrate the effectiveness and generalizability of our method across different sensors, highlighting its potential for real-world applications and positive impact on daily life.

Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Nachrichtentechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Nachrichtentechnik > Signalverarbeitung
Exzellenzinitiative
Exzellenzinitiative > Graduiertenschulen
Exzellenzinitiative > Graduiertenschulen > Graduate School of Computational Engineering (CE)
Hinterlegungsdatum: 18 Jan 2024 09:42
Letzte Änderung: 22 Feb 2024 08:34
PPN: 515727172
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