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J-GLOBAL ID：201702222077501157   整理番号：17A0067875

クラスタに基づくブリッジモニタリングデータフロー異常認識研究【JST・京大機械翻訳】

ON ANOMALY DETECTION OVER DATA STREAM OF BRIDGE HEALTH MONITORING BASED ON MICRO CLUSTER

著者 (4件)： Wu Yunhong (Wuhan Bridge Special Technology Corporation,State Key Laboratory for Health and Safety of Bridge Structures) ,  Shu Xin (Wuhan Bridge Special Technology Corporation,State Key Laboratory for Health and Safety of Bridge Structures) ,  Wang Jiezao (Wuhan Bridge Special Technology Corporation,State Key Laboratory for Health and Safety of Bridge Structures) ,  Yan Guanghui (College of Electronic and Information Engineering, Lanzhou Jiaotong University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 9  ページ： 46-50,096  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 橋の健康監視システムにおけるデータストリームの異常問題を解決するために,クラスタに基づくデータストリーム異常検出フレームワークを提案する。まず第一に,オリジナルデータ収集のためのデータ融合と欠測値の前処理を実施した。監視システムの各センサの測定データの間には一定の相関が存在するため、主成分分析法を利用して橋の主要な特徴パラメータを抽出し、重複情報を除去する。密度クラスタリングアルゴリズムを用いて,データストリームをクラスタに変換し,クラスタの実時間生成を行い,クラスタの更新機構に従ってクラスタを維持し,データフローを分類した。湖北省のある橋のモニタリングデータに関する実験結果は,この方法が良好な異常認識能力を持ち,概念ドリフト現象に適応できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 監視装置 ,  データ融合 ,  ドリフト ,  主成分分析 ,  前処理 ,  *クラスタ ,  データ収集
準シソーラス用語： *データフロー ,  実時間 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  特徴パラメータ ,  欠測値 ,  異常検出 ,  データストリーム ,  健康調査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bridge health monitoring ,  Data stream anomaly detection ,  Multi-sensor networks ,  Principal component analysis ,  Micro cluster

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： クラスタ ,  研究