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J-GLOBAL ID：202102289458476779   整理番号：21A2172901

改良SMOTEに基づくボルト締め付けプロセスの異常検出【JST・京大機械翻訳】

Anomaly Detection of Bolt Tightening Process Based on Improved SMOTE

著者 (3件)： Li Xiaolei (Shandong University, China) ,  Wu Yuxin (Shandong University, China) ,  Jia Quanchao (Shandong University, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICRAI 2020  ページ： 9-14  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： いくつかの工業生産プロセスのために,深い故障は,プロセスデータのデータマイニングとデータ分析によって検出された。これは,高レベルの生産品質を得るのに役立つ。ボルト締め付けプロセスの異常検出を本論文で研究した。不均衡データセットは,この問題における主な困難であった。改良合成少数オーバーサンプリング技術(SMOTE)アルゴリズムを,ノイズ(DBSCAN)によるアプリケーションの密度ベースの空間クラスタ化に基づいて提案した。クラス内不均衡サンプルのオーバーサンプリングによって,改良SMOTEアルゴリズムは,従来のSMOTE法の短所を克服して,より多くのサンプル特性を保持することができた。モデル特徴抽出と分類に関して,サンプル分類装置をXgboostアルゴリズムによって訓練した。工場の実際のデータセットで実験を行い,改良SMOTEアルゴリズムが大きな分類性能促進を達成するのに役立つことを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  雑音 ,  分類装置 ,  特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  データ解析 ,  応用プログラム ,  *ボルト継手 ,  工業生産 ,  データマイニング
準シソーラス用語： オーバサンプリング ,  不均衡 ,  異常検出 ,  不均衡データ ,  不均衡データセット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： ボルト締め付け異常検出 ,  不均衡データSMOTE

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ボルト ,  締め付け ,  プロセス ,  異常検出