BRB-GNN: Hybrid Belief Rule Base and Graph Neural Network Framework for Interpretable Fault Diagnosis in Wireless Sensor Networks
Ce document propose BRB-GNN, un cadre hybride combinant les réseaux de neurones sur graphes pour l'extraction de caractéristiques spatiales et une base de règles de croyance pour une classification interprétable, afin de diagnostiquer efficacement des pannes multiples simultanées dans les réseaux de capteurs sans fil, avec des performances démontrées sur des ensembles de données synthétiques et réels.