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J-GLOBAL ID：202302213291455443   整理番号：23A1051457

ハイテク推進セミナー AIによる音響・振動データからの知識発見と予測

著者 (1件)： 福井健一 (大阪大 産科研)
資料名： 生産と技術  (季刊誌生産と技術)
巻： 75  号： 2 上巻  ページ： 26-31  発行年： 2023年04月10日 
JST資料番号： F0270A  ISSN： 0387-2211  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・本稿では,各種音響・振動データのAI技術(機械学習)による解析からの,事象間の相互作用の発見や状態変化の可視化,余寿命予測に関する共同研究事例を紹介。
・具体的には,固体酸化物燃料電池の損傷評価,睡眠状態分析,転がり軸受の欠陥評価について紹介。
・固体酸化物燃料電池の損傷評価では,教帥なしニューラルネットワーク学習のひとつである自己組織化マップに基づく損傷過程の可視化法を紹介。
・転がり軸受の欠陥評価での微小欠陥の早期検出には,Random Forestに基づく特徴選択と,2段の異常検知を組み合わせた欠陥の早期検出法を提案。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *音響 ,  *振動 ,  知識発見 ,  機械学習 ,  相互作用 ,  転がり軸受 ,  燃料電池 ,  AI技術
準シソーラス用語： *AI【人工知能】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 推進 ,  セミナー ,  AI ,  音響 ,  知識発見 ,  予測