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J-GLOBAL ID：202002228869124072   整理番号：20A1708606

予測保全領域における機械学習のためのプリプロセッサの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Preprocessors for Machine Learning in the Predictive Maintenance Domain

著者 (5件)： Kollmann Stefan (Institute of Computer Technology TU Wien,Austria) ,  Estaji Alireza (Institute of Computer Technology TU Wien,Austria) ,  Bratukhin Aleksey (Institute of Computer Technology TU Wien,Austria) ,  Wendt Alexander (Institute of Computer Technology TU Wien,Austria) ,  Sauter Thilo (Institute of Computer Technology TU Wien,Austria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISIE  ページ： 49-54  発行年： 2020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： 機械-健康情報を予測することによる保全スケジュールの最適化は,機械学習技術のための非常に明白な応用領域である。進行中の研究プロジェクトの一部として,様々な前処理法を用いた雑音測定における誤差予測に寄与する機械学習の能力を調べた。ドリフトベース誤差パターンに対する努力に焦点を当て,3つの異なる機械学習法のための潜在的プリプロセッサとして,品質保証文献からいくつかの良く確立されたアプローチを選択した。自動車工場における供給ラインから得た現実的測定に基づくデータを用いて,機械故障の予測におけるこれらの方法の性能を比較した。さらに,異なるレベルのノイズに対して試験方法を曝露し,様々な重症度のドリフトパターンに対して詳細に性能を評価した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  雑音 ,  品質保証 ,  *保全 ,  前処理 ,  雑音測定 ,  ドリフト ,  *プリプロセッサ ,  *機械学習
準シソーラス用語： 試験方法 ,  健康情報 ,  重症度 ,  *予測保守 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測保全 ,  機械学習 ,  プリプロセッサ