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J-GLOBAL ID：202102277137482346   整理番号：21A3333915

協調AIoTのための特徴抽出とファジィクラスタリングを組み合わせた新しい二段階教師なし故障認識フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Novel Two-Stage Unsupervised Fault Recognition Framework Combining Feature Extraction and Fuzzy Clustering for Collaborative AIoT

著者 (4件)： Hu Xufeng (Institute of Marine Science and Technology, Shandong University, Qingdao, Shandong, China) ,  Li Yibin (Institute of Marine Science and Technology, Shandong University, Qingdao, Shandong, China) ,  Jia Lei (School of Control Sciences and Engineering, Shandong University, Jinan, Shandong, China) ,  Qiu Meikang (Department of Computer Science, Texas A&M University-Commerce, TX, USA)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 2  ページ： 1291-1300  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： 現在,モノのインターネット(IoTs)と人工知能の開発により,Things(AIoTs)の人工知能として知られる新しいIoT構造が,演ずる。AIoTの開発により,大量の非標識産業ビッグデータが蓄積されている。大量のラベルなしデータの分析は,診断職員にとって労働集約的で時間がかかる。この状況を改善するために,新しい2段階教師なし故障認識アルゴリズム,すなわち,深い適応ファジィクラスタリングアルゴリズム(DAFC)を,この論文で教師なし故障クラスタ化のために提案する。DAFCは,非ラベル化産業ビッグデータのクラスタリング解析のための教師なし故障認識フレームワークを形成するために,適応加重Gath Gauvi(AWGG)クラスタリングに,積層スパースオートエンコーダ(SSAE)を融合する。SSAEは元のデータの高度に抽象的な特徴を抽出でき,2段階でネットワークを微調整するために異なる教師なし戦略を採用する。AWGGは,Gath Gleason Gevaクラスタリングの改善であり,クラスタ数を設定することなく最適クラスタリング結果を適応的に得ることができる。2つの異なるデータセットに関する実験結果は,提案したDAFCがラベルなしデータから故障特徴を安定に抽出することができ,前もってクラスタの数を知ることなく最適クラスタリング結果を自動的に獲得できることを示した。著者らの知る限り,本論文では,教師なし方法でSSAEを微調整し,事前知識やデータラベルを全く必要としない教師なし故障認識フレームワークを提案する最初の試みである。DAFCは協調AIoTのための実行可能な産業上の大きなデータ応用である。診断職員は,元のラベルなしデータの代わりにDAFCにより得られたクラスタリング結果を分析し,時間と労働コストを大幅に節約する。Copyright 2021 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： *故障 ,  ネットワーク ,  労務費 ,  *特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  人工知能 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *ファジィクラスタリング ,  認識アルゴリズム ,  モノのインターネット ,  ビッグデータ ,  ラベルなしデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (7件)： 協調 ,  特徴抽出 ,  ファジィクラスタリング ,  段階 ,  教師 ,  故障 ,  フレームワーク