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J-GLOBAL ID：202102268601939297   整理番号：21A2056464

航空機エンジンの故障検出のための不均衡カーネル極値学習機械【JST・京大機械翻訳】

Imbalanced Kernel Extreme Learning Machines for Fault Detection of Aircraft Engine

著者 (6件)： Zhao Yong-Ping (College of Energy and Power Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China) ,  Chen Yao-Bin (College of Energy and Power Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China) ,  Hao Zhao (Chinese Flight Test Establishment, Xi’an 710089, China) ,  Wang Hao (Chinese Flight Test Establishment, Xi’an 710089, China) ,  Yang Zhe (Chinese Flight Test Establishment, Xi’an 710089, China) ,  Tan Jian-Feng (College of Energy and Power Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)
資料名： Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control  (Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control)
巻： 142  号： 10  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0720A  ISSN： 0022-0434  CODEN： JDSMAA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： クラス不均衡学習(CIL)問題を処理するために,KELM-CILというカーネル極端学習機械(KELM)に基づく新しいアルゴリズムを提案した。それを解くために,2つのアルゴリズムを,それぞれ,二重および一次空間から開発し,その結果,D-KELM-CILおよびP-KELM-CILを得た。しかし,D-KELM-CILとP-KELM-CILの両方がスパースアルゴリズムではない。したがって,Cholesky因数分解に基づくスパース戦略を利用して,それらのスパース性を実現し,CD-KELM-CILとCP-KELM-CILを生成した。大規模問題のために,確率的トリックを適用して,それらをさらに加速し,従ってPCD-KELM-CILとPCP-KELM-CILを得た。提案したアルゴリズムの有効性と有効性をテストするために,ベンチマークデータセットに関する実験を行った。提案アルゴリズムを航空機エンジンの故障検出に適用するとき,それらは良い一般化性能とリアルタイム性能,特にCP-KELM-CILとPCP-KELM-CILを示し,それらが航空機エンジンの故障検出の候補技術として開発できることを示した。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： アルゴリズム ,  *学習 ,  *学習機械 ,  *故障検出 ,  因数分解 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  機械学習
準シソーラス用語： 不均衡 ,  スパース性 ,  実時間 ,  *航空エンジン ,  クラス不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  極端学習機械 ,  クラス不均衡学習 ,  故障検出 ,  航空機エンジン

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 航空機エンジン ,  故障検出 ,  均衡 ,  カーネル ,  極値 ,  学習機械