慢速传感器的自适应学习能力增强：一种机器学习方法

论文标题：《Adaptive Learning Ability Enhancing of The Slow Sensor: A Machine Learning Approach》（慢速传感器的自适应学习能力增强：一种机器学习方法）

作者信息：

• 宋旭（Song Xu），北京理工大学珠海校区设计与艺术学院，中国；国立云林科技大学设计学院硕士博士班，台湾斗六市云林县 64002。
• 滕文昌（Teng-Wen Chang），国立云林科技大学设计学院，斗六市云林县 64002，台湾；通讯作者，邮箱：tengwen@softlab.tw 或 tengwen@yuntech.edu.tw，电话：+8865-5342601（转6510）。
• 吴义森（Yi-Sin Wu），国立云林科技大学设计学院硕士博士班，台湾斗六市云林县 64002。

论文出处：Preprints.org（www.preprints.org），发布日期为2024年12月27日，DOI: 10.20944/preprints202412.2326.v1。该论文是一个未经过同行评审的预印本版本，由Song Xu、Teng-Wen Chang和Yi-Sin Wu撰写，并在Preprints.org上提供预印本服务，该服务致力于使研究输出的早期版本永久可用和可引用。

摘要： 慢速传感器在工业自动化、环境监测和智能农业中广泛使用，但由于带宽限制、延迟响应和低采样率等限制，在实时数据处理方面面临重大挑战。这些问题包括数据延迟、稀疏性和噪声，可能会阻碍系统性能和决策制定。然而，集成自适应学习技术，如增量和实时学习算法，有望提高慢速传感器系统的效率和可靠性。本研究探索了TinyML技术在慢速传感器中的应用，使机器学习模型能够在资源受限的设备上高效运行。通过结合硬件和感知软件层的混合传感器设计，研究旨在使用深度学习技术实现实时行为感知。两个关键的实验成果包括成功组装慢速传感器原型和在系统内部署训练有素的神经网络。此外，研究还解决了样本量小和数据净化等挑战，这对提高模型性能和训练效率至关重要。

1. 引言： 本研究是名为“移动感知软件”的持续项目的一部分。慢速传感器在实时数据处理中遇到显著挑战，这些挑战源于带宽限制、延迟响应时间和低采样率等限制。这些问题包括数据延迟、稀疏性和噪声，可能会显著削弱系统性能和决策能力。集成自适应学习技术，包括增量和实时学习算法，提供了一个有希望的解决方案，以提高慢速传感器系统的效率和可靠性。此外，上下文感知系统的发展增强了自适应学习在解决这些挑战中的有效性。最近在传感器技术方面的进步，受到机器学习和计算能力的突破的推动，使得创建优化数据采集并减少相关数据负担的智能传感器设计成为可能。

1.1 自适应学习在慢速传感器中的应用： 由于在数据捕获期间的带宽限制、响应时间延迟或低采样率，慢速传感器在实时数据处理和决策中表现出特别的困难。集成自适应学习技术可以显著提高慢速传感器系统的效率和可靠性，并解决数据延迟、稀疏性和噪声问题。自适应学习在慢速传感器技术中的应用，特别是在软传感器的使用中，具有重要意义。软传感器是一种通过结合现有测量数据和模型来估计过程变量的虚拟传感器，其核心优势在于适应新数据模式。为了补偿物理传感器在实时数据采集中的局限性，软传感器经常集成机器学习算法。这些算法使系统能够从历史数据中学习，并随着新数据的到来调整预测。

1.2 慢速传感器中的智能自适应： 最近在传感器技术方面的进步一直受到机器学习和计算资源的推动，使得智能传感器设计优化数据采集并减少数据负担成为可能。这种方法导致了自适应学习模型的发展，这些模型在边缘设备上对时间序列传感器信号进行分类，平衡性能和计算限制。

1.3 慢速传感器的相关研究： 慢速传感器在许多应用中广泛使用，如工业自动化、环境监测和智能农业，但其慢响应时间可能会影响实时数据处理系统的性能。为了应对这一挑战，研究人员提出了各种自适应学习和智能方法来提高慢速传感器系统的性能和集成度。

2. 文献综述： 慢速传感器在处理能力、存储和能源方面经常面临限制，这影响了它们在复杂环境中的适应性。为了提高它们的表现，集成自适应学习和智能能力至关重要。然而，挑战依然存在，包括阻碍自适应学习的资源限制，需要平衡模型性能与效率，以及处理与处理用户数据相关的隐私和安全问题。

2.1 慢速传感器面临的挑战： 探索TinyML的动机源于将智能计算集成到慢速传感器中的必要性，这些设备通常是资源受限的设备，如微控制器和边缘设备。TinyML特别适合在这些环境中运行机器学习模型，允许这些设备利用自适应学习并在保持低计算能力、有限的存储容量和能源效率的同时在复杂情况下有效运作。

2.2 慢速传感器的TinyML解决方案： 鉴于TinyML的障碍，研究人员已经采取了各种措施来解决这些挑战。一个关键的焦点是开发促进TinyML发展的高效算法。模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术在减少模型大小时特别有效，同时保持性能，使它们非常适合TinyML应用。

2.3 验证TinyML应用的实验方法： 在慢速传感器上部署TinyML时，设计全面的评估方法是至关重要的，以确定集成的有效性。模拟实验可以设置来测试启用了TinyML的慢速传感器的性能，通过创建控制环境来模拟真实世界的应用，如健康监测或环境感测。

3. 实验设计： 本实验的核心目的是使用深度学习技术在资源受限的设备上实现实时和高效的行为感知。为了实现这一目标，本研究设计了一个包含多个层的混合慢速传感器，主要可以分为硬件层和感知软件层，其中硬件层主要是系统的物理部分，负责真实空间和数字空间之间的通信。感知软件层是一个更抽象的层，它使用机器学习和神经网络技术来计算和分析感知到的数据。

3.1 实验流程： 本研究的实验过程包括四个主要阶段：上下文设置和硬件配置、数据收集和预处理、模型训练和微调以及模型测试和反馈。最困难的部分在于机器学习模型的训练，最繁琐的部分在于实验数据的收集和预处理，而最重要的部分是训练有素的模型的测试。实验情况的设置和慢速传感器的硬件选择是后续实验顺利进行的基石。根据实际实验的要求，可能需要返回到前一步。

3.2 硬件设计与组装： 系统设计基于Arduino Nano 33 BLE Sense，包括硬件层、感知层、推理层、传输层和能耗层，所有层协同工作，实现多功能和低功耗的可穿戴智能设备。硬件层是系统的物质部分，其核心组件Arduino Nano 33 BLE Sense集成了加速度计、陀螺仪、温度和湿度传感器、麦克风、光传感器、气体传感器等传感器，可以实时收集运动数据、环境数据和声音信号。

 

3.3 深度神经网络设计： 训练有素的神经网络包括三个主要层：输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收来自慢速传感器的感知数据，本研究中包括IMU数据。这些数据包括六个值：三个空间坐标（x, y, z）和三个三轴加速度值（ax, ay, az）。对于隐藏层，本研究实施了两阶段过滤机制。最初，使用50个神经元进行传感器数据的初步筛选，然后使用15个神经元进行二次过滤。

4. TinyML算法应用： 研究人员使用TensorFlowLite在Arduino上训练深度神经网络（DNN），以实现TinyML。Python训练过程包括几个关键步骤，包括数据准备、模型设计、训练和评估。算法1概述了数据准备的伪代码，详细描述了实验程序。训练数据使用数学技术进行归一化，然后被划分为三个不同的集合：训练集、测试集和验证集。在设计了神经网络模型之后，团队构建了DNN模型，该模型在600次训练迭代后顺利收敛。通过分析模型在最终验证阶段的损失性能和平均绝对误差（MAE），研究人员确认了模型的有效性和可用性。

4.1 训练数据准备： 我们使用Arduino Nano板从受试者的左手采样IMU数据，采样率设置为119Hz。在这个背景下，让t表示时间（秒），n代表样本索引。

4.2 DNN训练： 本研究中使用的神经网络训练工具是Sequential类，这是TensorFlow中用于构建深度学习模型的基本组件。这个类便于以线性、堆叠的方式构建神经网络，使用户能够顺序添加层，简化了深度学习应用的设计和训练过程。

4.2.1 DNN架构： 神经网络模型由三个不同的层组成，每层在计算过程中扮演特定的角色。第一层，即输入层，包含六个节点，负责接收IMU数据。紧随输入层的是两个密集的全连接隐藏层，负责处理数据和提取有意义的模式。第一个隐藏层包含50个神经元，而第二个隐藏层包含15个神经元。这两个层都使用ReLU激活函数引入非线性，显著增强了模型学习数据中复杂关系的能力。最后，输出层包含两个神经元，并采用

softmax激活函数，根据处理过的输入为两个类别生成概率预测。这种结构确保了模型能够有效地执行分类任务。

4.2.2 损失函数设置： 使用的损失函数是均方误差（MSE）：

MSE = 1/N * Σ(ytrue,i - ypred,i)^2

其中：

• ytrue,i 是第i个训练样本的真实输出；
• ypred,i 是第i个训练样本的预测输出；
• N 是训练样本的数量。

4.2.3 优化过程： 我们使用RMSprop优化器来最小化损失函数，RMSprop通过将学习率除以近期梯度的大小的运行平均值来调整每个参数的学习率。

4.3 模型训练和验证： 训练过程涉及在指定数量的周期（本研究中为600）内遍历训练数据。在此过程中，通过反向传播和梯度下降更新模型参数。在整个训练过程中，使用验证集来衡量模型的性能，通过计算验证数据上的平均绝对误差（MAE）。

5. 结果： 实验结果表明，将人工智能技术集成到慢速传感器中在多个领域带来了显著的增强。首先，硬件升级使传统的慢速传感器更适合复杂的可穿戴环境，提高了设备的耐用性和数据收集的稳定性。其次，智能模块的增加显著扩大了慢速传感器的计算能力，使它们能够有效地处理更广泛的数据，并允许部分实时分析和反馈。最后，通过持续优化神经网络模型，慢速传感器的预测准确性和响应速度得到了显著提高，为它们在动态环境中的应用提供了强大的技术支持。

5.1 慢速传感器硬件更新： 在本研究中，研究人员对慢速传感器的硬件进行了多项改进，以增强其适用性和性能。首先，为了最小化传感器的大小，我们选择了Arduino家族中最小的规格Nano板。这个选择不仅使传感器更轻巧、更紧凑，而且还允许在将其集成到可穿戴设备中时具有更大的灵活性。其次，研究人员为手腕佩戴专门设计了一个基板，并对其组装进行了深入探索。通过优化结构设计和材料选择，我们确保传感器可以安全地佩戴在手腕上，防止因运动或摩擦而在低至中等强度活动中脱落。这个设计显著提高了传感器在实际应用中的稳定性和可靠性。

5.2 智能模块设置： 智能模块的设计和实现是本研究的主要目标。通过将这些模块集成到慢速传感器中，研究人员旨在赋予它三个基本能力：可计算性、适应性和可迭代性。首先，“可计算性”通过将自主计算能力整合到传感器中来增强传统的数据处理模式。通过使用慢速传感器从受试者执行的两个动作中收集少量原始数据，可以进行神经网络的训练。其次，“适应性”侧重于使传感器能够使用自适应学习，显著提高其适应新环境的能力。有了这个功能，传感器可以服务于更广泛的用户，而不是局限于特定的个体，从而提高它们的泛化能力，以满足不同需求，而无需硬件修改或模型重新训练。最后，“可迭代性”是人工智能计算能力固有的特征。随着研究的进步，神经网络的优化和迭代变得可行，允许传感器不断提高其性能，包括提高预测准确性、减少计算时间和引入新功能。

5.3 DNN优化： 一旦神经网络训练完成，优化过程就变得至关重要，以进一步提高模型的性能和可靠性。在优化过程中，通常检查两个主要指标：损失和平均绝对误差（MAE）。如图6所示，左上角的图像显示了使用剩余20%数据进行验证的结果。值得注意的是，图表显示损失在第100个周期左右开始收敛，表明模型在这一点上实现了相对稳定的性能。为了更清晰地了解收敛细节，研究人员调整了代码，跳过了前100次迭代，这些迭代显示出大梯度和显著波动（0-99周期），而专注于第100至600周期的优化数据，如右上角所示。左下角的图表进一步说明了MAE从第100至600次迭代的演变，从视觉上确认模型的误差逐渐减小并最终稳定。经过几次训练和优化迭代后，团队成功获得了更平滑的损失曲线，如右下角的图像所示。这个平滑的损失曲线不仅表明模型在验证数据上的性能更加稳定，而且还证明了优化过程的有效性，从而确保了模型在实际应用中的可靠性。

6. 结论： 智能慢速传感器的发展是一个极具前景的研究领域，对未来的智能建筑具有重要的应用。然而，在设计和实验阶段，研究团队遇到了一系列的复杂挑战，包括材料性能的限制、数据处理能力的不足和高昂的训练成本。这些问题已经通过系统的研究方法和设计创新得到了有效解决，为该领域的可持续发展奠定了坚实的基础。神经网络的集成为传统慢速传感器注入了计算能力，增强了它们在信息处理和复杂环境感知方面的能力。这一技术突破不仅提高了传感器的功能，而且显著扩大了它们的应用场景，从单一感知扩展到多维智能感知。此外，引入少样本学习技术成功降低了DNN的训练成本，通过减少对大规模数据集的依赖，为小型团队提供了更灵活的研究和开发条件，使慢速传感器的发展更具成本效益。此外，在实验程序的净化和标准化方面取得了关键进展。通过精确操纵实验变量，团队优化了慢速传感器的特定感知能力。例如，通过专注于与手部运动感知相关的捕获能力，研究人员根据特定需求实施了针对性的改进，显著提高了设备的适应性和可靠性。更重要的是，代理的引入为慢速传感器的进化感知提供了新的视角。从离散到连续感知的转变不仅标志着技术突破，而且代表了认知过程的创新。代理的自适应学习和反馈机制使慢速传感器对动态环境中的微妙变化更加敏感，从而促进了更连续、更全面的感知系统的发展。未来，这个方向有望进一步推进智能传感器的进化，解锁智能计算、信息可视化和人机交互中的新可能性。