文献
J-GLOBAL ID：202002267916100992
整理番号：20A0994098
Support Vector Machineを用いたマルチエージェント系に対する故障検出の検討
Consideration on fault detection for multi-agent systems with Support Vector Machine
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著者 (5件)：
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資料名：
号：
CT-20-044-047.049-055 制御研究会
ページ：
1-3
発行年：
2020年03月27日
JST資料番号：
Z0924B
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：
抄録/ポイント
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本論文は,マルチエージェントシステムのコンセンサス制御における故障検出を考察した。教師なし学習手法の一つである1クラスサポートベクトルマシンを,エージェントの故障検出のために利用した。この方法の性能を数値シミュレーションにより評価した。(翻訳著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
システム設計・解析
, 人工知能
引用文献 (3件)：
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井上,M. Deng,逸見,吉永: 「機械学習によるプラント故障の早期検出」, 電気学会制御研究会, pp.35-38 (2016)
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B. Schölkopf, J. C. Platt, J. Shaew-Taylor, and A. J. Smola, ′′Estimating the support of a high-dimentional distribution,′′ Neural Computation, vol.13, no.7, pp.1443-1471 (2001)
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井出: 「入門機械学習による異常検知-Rによる実践ガイド-」, コロナ社 (2015)
タイトルに関連する用語 (2件)：
タイトルに関連する用語
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