AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · পারমাণবিক ফিউশন ও জ্বালানি · arXiv · 2026-10-23

শিল্প ও জ্বালানি ব্যবস্থায় অবস্থা পর্যবেক্ষণ ও ত্রুটি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য নয়েজ-সহনশীল কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত সিন্থেটিক সংখ্যালঘু ওভারস্যাম্পলিং

মূল শিরোনাম: Noise-Robust Quantum-Inspired Synthetic Minority Oversampling for Condition Monitoring and Fault Classification in Industrial and Energy Systems

শ্রেণি-ভারসাম্যহীনতার কারণে শিল্প কন্ডিশন মনিটরিংয়ে মেশিন লার্নিংয়ের পক্ষে সংখ্যালঘু ত্রুটির প্যাটার্ন শেখা কঠিন হয়ে পড়ে। লেখকেরা Quantum SMOTE ওভারস্যাম্পলিং পদ্ধতিকে প্রসারিত করেছেন এর সোয়াপ-টেস্ট-ভিত্তিক সাদৃশ্য নির্ণয়ে সরাসরি নয়েজ যোগ করে, যাতে ওভারস্যাম্পলিংয়ের নিজস্ব দৃঢ়তা পরীক্ষা করা যায়। চারটি পাবলিক ডেটাসেট ও পাঁচটি শ্রেণিবিন্যাসকারী জুড়ে QSMOTE ইঞ্জিন-বিকলতার একটি ডেটাসেটে ফলাফল ১৭০% পর্যন্ত উন্নত করেছে, এবং নয়েজের প্রভাব নয়েজ মডেল ও শ্রেণিবিন্যাসকারীভেদে ভিন্ন ছিল।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →