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J-GLOBAL ID：201802244902261015   整理番号：18A0114711

少数不良品サンプル下におけるAdversarial AutoEncoderによる正常モデルの生成と不良判別

著者 (3件)： 中塚俊介 (岐阜大 工) ,  相澤宏旭 (岐阜大 工) ,  加藤邦人 (岐阜大 工)
資料名： ViEWビジョン技術の実利用ワークショップ講演論文集(CD-ROM)  (ViEW講演論文集(CD-ROM))
巻： 2017  ページ： ROMBUNNO.OS3-H2(IS2-C4)  発行年： 2017年12月07日 
JST資料番号： L4705C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,大量の良品が存在するが,不良品は少数しか存在しない条件下での不良判別を目標とした。任意の分布に従う特徴抽出が可能であるAAEとデータが正規分布に従っている場合に有効なHotelling’s T-Squareを組み合わせることで,少数不良品サンプル下における不良判別を可能とした。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  アルゴリズム ,  *欠陥検査 ,  モデリング ,  特徴抽出 ,  正規分布
準シソーラス用語： オートエンコーダ ,  不良品テスト ,  不良品

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  品質検査  (KB04020L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 不良品 ,  サンプル ,  モデル ,  判別