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J-GLOBAL ID：202002261750407721   整理番号：20A2770129

ファジィc平均クラスタリングに基づく装置劣化プロセスのための変化点推定【JST・京大機械翻訳】

Change points estimation for equipment degradation process based on fuzzy c-means clustering

著者 (3件)： Zhu Haizhen (Automatic Test System Lab, Air Force Engineering University, Xi’an, Shaanxi, 710051, China) ,  Xiao Mingqing (Automatic Test System Lab, Air Force Engineering University, Xi’an, Shaanxi, 710051, China) ,  Zhao Xin (Automatic Test System Lab, Air Force Engineering University, Xi’an, Shaanxi, 710051, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1651  号： 1  ページ： 012059 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 作業装置は,故障まで運転するまで,劣化プロセスを経験する。このプロセスをできるだけ正確に説明し記述するために多くの研究がなされてきた。実世界アプリケーションでは,監視データはラベルなしデータである。本論文では,劣化状態をモニタに自動的に割当てることを目指した。この目標を達成するために,隣接状態間の変化点を評価するべきである。従来のハードクラスタリング法を使用する代わりに,ファジィc平均クラスタリングを採用し,そこで,監視データを2つの隣接状態に割り当てることができ,変化点を推定した。さらに,間欠作動装置の劣化プロセスを利用して,評価方法の有効性を検証した。実験結果は,ファジィc-平均クラスタ化が,ラベルなしデータに状態ラベルを割り当てて,関連機器の変化点を評価するために適切であることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  応用プログラム ,  有効性 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  ラベルなしデータ ,  点推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ ,  平均 ,  クラスタリング ,  プロセス ,  点推定