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J-GLOBAL ID：201702265079861853   整理番号：17A1632504

低複雑性逐次分位数推定を用いた残留変化検出【Powered by NICT】

Residual change detection using low-complexity sequential quantile estimation ^* * The research has been funded by Volvo Car Corporation in Gothenburg, Sweden.

著者 (3件)： Jung Daniel (Department of Electrical Engineering, Linkoping University, Linkoping Sweden) ,  Frisk Erik (Department of Electrical Engineering, Linkoping University, Linkoping Sweden) ,  Krysander Mattias (Department of Electrical Engineering, Linkoping University, Linkoping Sweden)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 14064-14069  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 残差における変化を検出することは故障検出のための重要であり,例えば,CUSUM試験を用いた残留をしきい値処理により行われる。しかし,バイアスまたは分散増加の変化を起こさない,残差分布の変化を検出することが,これらの方法を用いては困難である。残留累積密度関数の変化を検出するための逐次分位数推定に基づいて提案したプラグ・アンド・プレイ残留変化検出アプローチ。提案したアルゴリズムの利点は,計算能力が制限されている,非パラメトリックであり,低い計算コストとメモリ使用量,オンライン実装に適しているであることである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 故障検出 ,  バイアス ,  アルゴリズム ,  *残差 ,  プラグ ,  記憶装置
準シソーラス用語： オンライン ,  計算コスト ,  密度関数 ,  閾値処理 ,  *変化検出 ,  *位数 ,  *低複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 故障検出 ,  変化検出 ,  逐次分位数推定 ,  異常検出

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 低複雑性 ,  逐次 ,  推定 ,  残留 ,  変化検出