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J-GLOBAL ID：201702262076617590   整理番号：17A1259894

階層的シャムニューラルネットワークを用いたロボットシステムの異常挙動検出【Powered by NICT】

An anomalous behavior detection of a robot system by using a hierarchical Siamese neural network

著者 (3件)： Utkin L. V. (Telematics Department, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Russia) ,  Zhuk Yu. A. (Department of Computer Educational Technologies, ITMO University, St. Petersburg, Russia) ,  Zaborovsky V. S. (Telematics Department, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SCM  ページ： 630-634  発行年： 2017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： ロボットシステム異常挙動検出を本論文で研究した。セット環境のベクターは,毎時間モーメントで得られることをこのようなロボットは,多数のセンサを備えていると考えられる。特殊型ニューラルネットワークのシャムニューラルネットワーク(SNN)は異常な挙動を検出するために用いることを提案した。異常検出で使用されることが多いよく知られたMahalanobis距離(MD)の代替と見なすことができる。SNN効率的な訓練のための戦略を考察した。SNN訓練を簡単化するために,階層型ニューラルネットワークを用いることを提案した。SNNと提案したネットワークアーキテクチャを用いて,一組のセンサから得た複雑なデータ構造によるロボットの異常行動検出はかなり単純化される。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： ネットワークアーキテクチャ ,  *ロボット ,  データ構造 ,  センサ ,  簡素化 ,  ベクター ,  *ニューラルネットワーク ,  モーメント
準シソーラス用語： 異常行動 ,  階層型ニューラルネットワーク ,  Mahalanobis距離 ,  異常検出 ,  *ロボットシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  ロボット ,  挙動