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J-GLOBAL ID：202002258448914036   整理番号：20A2736690

保守保全に適した劣化要因推定方式

Method for estimating degradation factors suitable for maintenance

著者 (4件)： 太中裕貴 (三菱電機) ,  大塚泉 (三菱電機) ,  西原啓介 (三菱電機) ,  脇本浩司 (三菱電機)
資料名： 計測自動制御学会産業応用部門大会講演論文集(CD-ROM)  (計測自動制御学会産業応用部門大会(CD-ROM))
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.G102  発行年： 2020年11月02日 
JST資料番号： L1611D  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： 計算機科学の発展に伴い,データを用いた様々な異常検知技術の研究がなされており,劣化要因推定は重要な研究課題の一つである.劣化要因を一つに絞りこむことが難しいときでも,複数の劣化要因を候補として高精度に絞り込むことで,実運用での効果が見込めることが少なくない.本報告では,劣化候補として,劣化要因を絞り込むことができる特徴量選択の方法や,その際の劣化事象のまとめ方について考察した結果について述べる.(著者抄録)

シソーラス用語： ディシジョンツリー ,  *決定分析 ,  情報 ,  *特徴抽出 ,  集中化 ,  分割 ,  故障検出 ,  検出 ,  推定 ,  因子分析 ,  設備保全
準シソーラス用語： グループ化 ,  異常検知 ,  決定木 ,  *決定木分析 ,  情報集約 ,  設備保守 ,  特徴量 ,  要因推定 ,  要因分析 ,  *劣化検出

分類 (2件)： 設備管理  (KB02020X) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (4件)：

• Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G.Stork : Pattern Classification - 2^nd edition, John Wiley & Sons, 2012.
• 小柴健史:決定木構成問題と学習可能性:理論計算機科学とその周辺, 1992
• J. Ross Quinlan: Induction of decision trees Machine learning, Vol. 1, No. 1, pp81-106, 1986
• Leo Breiman, Jerome H. Freidman, Richard A.Olshen, and Charles J.Stone. Classification and Regression Trees. Chapman & Hall, New York, 1993

タイトルに関連する用語 (4件)： 保守 ,  保全 ,  要因 ,  推定