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J-GLOBAL ID：201702229944301582   整理番号：17A0666680

時間差学習による最適アクティブ故障診断【Powered by NICT】

Optimal active fault diagnosis by temporal-difference learning

著者 (3件)： Skach Jan (European Centre of Excellence - NTIS, Faculty of Applied Sciences, University of West Bohemia, Univerzitni 8, 306 14 Pilsen, Czech Republic) ,  Puncochar Ivo (European Centre of Excellence - NTIS, Faculty of Applied Sciences, University of West Bohemia, Univerzitni 8, 306 14 Pilsen, Czech Republic) ,  Lewis Frank L. (UTA Research Institute UTARI, The University of Texas at Arlington, Ft. Worth, 76118 USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CDC  ページ： 2146-2151  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,無限時間地平上の確率的線形Markovスイッチングシステムのためのアクティブ故障診断問題に対する新しい解を提案した。一般検出コスト基準を最小化する活断層検出器を設計するための不完全状態情報問題は,十分な統計を用いた完全状態情報問題として再定式化した。再定式化を理論的複雑さを減少させ,動的計画法による準最適解を見つけることができる。しかし,古典的手法は計算的に複雑なまたはシステムの最も代表的な状態の同定に失敗した。アクティブ故障検出,状態推定,と強化学習を組み合わせたものである。提案したアルゴリズムでは,時間差学習システムシミュレーションから入出力データに基づいた活断層検出器を訓練するために使用した。設計した検出器は,オンライン使用できる。数値例を提示し,提案アルゴリズムを検証するために提示される。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  検出器 ,  故障検出 ,  線形性 ,  システムシミュレーション ,  定式化 ,  *学習 ,  状態推定 ,  動的計画法 ,  強化学習 ,  活断層 ,  *故障診断
準シソーラス用語： オンライン ,  準最適解 ,  *時間差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時間差 ,  学習 ,  故障診断