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J-GLOBAL ID：201702228664221468   整理番号：17A1437055

冷凍装置を監視するためのインテリジェントシステム【Powered by NICT】

An intelligent system to monitor refrigeration devices

著者 (5件)： Kuznar Damjan (Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, Jamova Cesta 39, Ljubljana, 1000, Slovenia) ,  Piltaver Rok (Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, Jamova Cesta 39, Ljubljana, 1000, Slovenia) ,  Gradisek Anton (Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, Jamova Cesta 39, Ljubljana, 1000, Slovenia) ,  Gams Matjaz (Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, Jamova Cesta 39, Ljubljana, 1000, Slovenia) ,  Lustrek Mitja (Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, Jamova Cesta 39, Ljubljana, 1000, Slovenia)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 34  号： 5  ページ： ROMBUNNO.12199  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  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： 冷凍システムは1世紀以上の我々の生活の重要な成分であった。食品貯蔵とは別に,医薬品または反応性化学物質のような感受性の高い商品を貯蔵するために使用されている。老化または機能不全による冷凍システム性能の劣化は,貯蔵品の品質に直接影響する。,性能の偏差の早期検出は重要な課題である。冷凍装置の運転をモニターし,連続運転における可能な不規則性を警告するシステムを提案する。はハードウェア問題を示す性能の段階的変化の認識である。システムは二つのモジュール:ヒト定義エキスパートルールと機械学習から構成されている。機械学習モジュールはデバイスの異常行動を自動的に認識し学習する。さらに,異なる異常事象の間の区別,ユーザが正常型のいくつかを分類することを可能にする,警報を高める長いない。機械学習は,このような事象の異常事象と分類精度の認識を比較した人間オペレータの性能により評価した。システムは原理的に予め定義された品質(例えば,温度)を維持するためのいくつかのシステムを適用して周期的に任意の電子デバイスに適用できる。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  感受性 ,  機能障害 ,  *凍結装置 ,  ハードウェア ,  品質 ,  ヒト ,  化学物質 ,  オペレータ
準シソーラス用語： 分類精度 ,  異常行動 ,  不規則性 ,  食品貯蔵 ,  冷凍システム ,  *インテリジェントシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： イベント分類 ,  イベント検出 ,  インテリジェントシステム ,  機械学習 ,  冷凍装置 ,  時系列

分類 (1件)： 界面の電気的性質一般  (BM03081H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 冷凍装置 ,  インテリジェントシステム