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J-GLOBAL ID：201502272835387614   整理番号：15A0509735

非Gauss分布型の工場全体のプロセス監視のための,Hellinger距離とベイズ推論を用いたマルチブロック型独立成分解析法の統合

Multiblock Independent Component Analysis Integrated with Hellinger Distance and Bayesian Inference for Non-Gaussian Plant-Wide Process Monitoring

著者 (3件)： JIANG Qingchao (East China Univ. Sci. and Technol., Shanghai, CHN) ,  WANG Bei (East China Univ. Sci. and Technol., Shanghai, CHN) ,  YAN Xuefeng (East China Univ. Sci. and Technol., Shanghai, CHN)
資料名： Industrial & Engineering Chemistry Research  (Industrial & Engineering Chemistry Research)
巻： 54  号： 9  ページ： 2497-2508  発行年： 2015年03月11日 
JST資料番号： C0385C  ISSN： 0888-5885  CODEN： IECRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 工場全体のプロセスを監視する方法として,データをブロック化したマルチブロック型の工場全体プロセス監視(HDBICA)法が採用される。しかし,ブロックの分割の方法については,データ分布が必ずしも正規分布になると限らないので,ブロックの構成とその関連の結び付けが難しい。そこで,Hellinger距離(HD),ベイズ推論,および独立成分解析(ICA)法の3種の理論を統合して,マルチブロック型HDBICAシステムを構成することを試みた。ブロックの分割に際しては,同じ確率分布を持つ変数はHD理論に基づいて同じブロックに分類し,それ以外はサブブロック化してサブのICAモデルを構築し,最終的に全てのブロックからの監視情報をベイズ推論に基づいて合成できるようにした。これによって完全にデータ駆動型のマルチブロック監視方法を構成することができた。構成したシステムを,数値解析による検証とTennessee-Eastmanベンチマーク法による検証を行った結果,本HDBICAの性能は,ICA,カーネルICA,ならびにその他の変数に基づく制御方法より優れた性能を有する結果を得た。

シソーラス用語： 統計量 ,  正規分布 ,  *監視 ,  *距離 ,  推論 ,  独立成分分析 ,  数値解析 ,  化学プロセス
準シソーラス用語： 非Gauss性 ,  Gauss分布 ,  *プロセス監視 ,  *Hellinger距離 ,  ベイズ推論

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (8件)： Gauss分布 ,  工場 ,  プロセス監視 ,  Hellinger距離 ,  ベイズ推論 ,  マルチ ,  独立成分解析 ,  統合