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J-GLOBAL ID：201102210990663194   整理番号：11A0663193

変化点検出を応用した時系列データからの突発現象の前兆検出アルゴリズム

著者 (9件)： 徳永旭将 (九大) ,  池田大輔 (九大) ,  中村和幸 (明治大 先端数理インスティチュート) ,  樋口知之 (統計数理研) ,  吉川顕正 (九大) ,  魚住禎司 (九大 宙空環境研究セ) ,  藤本晶子 (宇宙航空研究開発機構 宇宙科研) ,  森岡昭 (東北大 惑星プラズマ大気研究セ) ,  湯元清文 (九大 宙空環境研究セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2010  号： 5  ページ： ROMBUNNO.MPS-81,NO14  発行年： 2011年02月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 一般に,前兆現象は突発先現象にそのものに比べて非常に目立ちにくく,その開始時刻は曖昧である。従来よく用いられてきた変化点検出法を適用した場合,このような微小で緩慢な変化は見逃されやすい。Tokunaga et al.では,Ide and Inoueの提案した特異スペクトル分析を応用した変化点検出法(SST)を,多次元データを用いたアルゴリズム(MSST)へと拡張することで,鋭敏に前兆現象の開始時刻を推定出来ることを示した。MSSTは,緩慢な変化も検出できる鋭敏な手法であるが,実データヘの適用では誤検出が問題になる。本稿では,突発現象の大まかな開始時刻を予め検出し,さらに検出された時刻の前後で前兆現象の開始時刻と終了時刻を個別に探索することで,誤検出を劇的に減少させることができることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： 症状 ,  現象 ,  *突発故障 ,  *時系列分析 ,  時系列 ,  高次元 ,  アルゴリズム ,  *誤り検出 ,  時間
準シソーラス用語： 時刻 ,  *前兆 ,  多次元 ,  変化点

分類 (2件)： 安全管理  (KB06000D) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 変化点検出 ,  応用 ,  時系列データ ,  現象 ,  前兆 ,  検出アルゴリズム