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J-GLOBAL ID：201102278182361273   整理番号：11A0855536

多センサの多次元表現と部分空間識別器に基づく異常検知

著者 (4件)： 中島將貴 (東京農工大 工) ,  堀田政二 (東京農工大 工) ,  渋谷久恵 (日立 生産技研) ,  前田俊二 (日立 生産技研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 110  号： 467(PRMU2010 237-296)  ページ： 123-126  発行年： 2011年03月03日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,精密機械のセンサ出力値に基づいて,その日が正常に稼働した日(正常日)であるか,あるいは異常を起こした日(異常日)であるのかをクラス分類するための方法として,正常日と異常日に対応する(線型)部分空間を利用する方法を提案する。具体的には,学習段階として精密機械に取り付けられたセンサの出力値を時刻ごとに並べたものを特徴ベクトルとし,正常日と異常日の訓練サンプルの分布をクラスごとに部分空間で圧縮表現する。次に,分類対象日(未知サンプル)の特徴ベクトルと部分空間の類似度を用いて異常度と呼ばれる尺度を定義し,異常度の累積値が大きい場合には,分類対象日を異常日と判定する。このとき,異常度が正の値となる時間帯だけに着目することで,分類精度が向上することを示す。実際に稼働している精密機器のセンサデータを用いた実験により,上記の手法の有効性を検討する。また,センサ出力値の規格化の分類精度への影響についても考察する。(著者抄録)

シソーラス用語： 高次元 ,  *弁別器 ,  *センサ ,  精密機械 ,  ベクトル ,  データベース ,  標準化
準シソーラス用語： クラス分類 ,  センサ-データベース ,  マルチセンサ ,  *異常検知 ,  規格化 ,  識別器 ,  精密機器 ,  多次元 ,  特徴ベクトル ,  *部分空間 ,  分類精度

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  その他のシステム・制御理論  (IA02060K)

引用文献 (7件)：

• CHIANG, L. H. Fault detection and diagnosis in industrial systems. 2001
• 南里卓也. 複数人動画像からの異常動作検出. 情報処理. 2005, 46, SIG-15, 43-50
• 渋谷久恵. クラスタリングと部分空間法による異常検知手法. 電気学会研究会資料, GID, 一般産業研究会. 2009, 2009, 1, 83-88
• 矢入健久. 宇宙機システム監視と部分空間法. 2010, 1-16
• SATO, A. Generalized learning vector quantization. NIPS, 1995. 1995, 423-429

タイトルに関連する用語 (5件)： 多次元 ,  表現 ,  部分空間 ,  識別器 ,  異常検知