抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
今日,情報技術の開発と産業自動化の継続的改善,ビッグデータ産業は,製造業の全ての側面を貫通し続ける,産業におけるデータは,データ,複雑な構造と多岐にわたる発生源の多くの種類を含んでいた。企業にとって大きな課題となっている,の使用を開発し,作り方。同時に,データ杭は処理サイクルを長くして,構造の複雑性は処理困難と計算を増加させた。しかし,これらのデータは離散的で,それらの間の相関関係を見出すことができない。隠れた情報を検索し,断層や脅威の背後にある可能性を探索するために破壊をもたらす。故障診断と発見値のための有効な意思決定支援を提供することができない。そこで本論文では,工業におけるセンサとモニタリングシステムで得られたデータを目的としている。有向グラフに基づくデータ連想法を提案し,関係の強さ,時間的な近接性の計算を加えた。最後に,実験により,提案した方法の有効性と精度を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】