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J-GLOBAL ID：202202211275254588   整理番号：22A0500545

ウェーブレットに基づく統計的プロセス監視について【JST・京大機械翻訳】

On wavelet-based statistical process monitoring

著者 (2件)： Cohen Achraf (Department of Mathematics and Statistics, University of West Florida, USA) ,  Atoui Mohamed Amine (CNRS Lab-STICC, Universite Bretagne-sud, France)
資料名： Transactions of the Institute of Measurement and Control  (Transactions of the Institute of Measurement and Control)
巻： 44  号： 3  ページ： 525-538  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0581B  ISSN： 0142-3312  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： 本論文では,統計的プロセス監視のためのウェーブレットベース技術の概要を示した。ウェーブレットの利用は既に多くの応用に対して有効な貢献を持つ。データアベイラビリティの増加は,モニタリングのための統計モデルを使用する前に,データを減少して,雑音除去し,処理するためのツールとしてウェーブレット解析の使用に導いた。プロセスモニタリングのためのウェーブレットベースの方法に関する最も最近のレビュー論文は,2004年までの調査結果をレビューする目標を持った。本論文では,異なる焦点を持つ研究者と技術者に対する最近の参照を提供した。著者らは以下の点に焦点を合わせた。(i)ウェーブレット統計特性,(ii)ウェーブレット係数に基づく制御チャート,および(iii)機械学習フレームワーク内のウェーブレットベースプロセスモニタリング法。文献から,ウェーブレットは単変量法に比べて多変量法で広く使われている。また,ウェーブレット統計に基づく画像プロセス監視および設計制御チャートにおけるウェーブレットの使用に関するいくつかの潜在的研究領域を見出し,それらを論文にリストアップした。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障検出 ,  *波束 ,  アベイラビリティ ,  統計模型 ,  機械学習 ,  雑音除去
準シソーラス用語： *プロセス監視 ,  ウェーブレット解析 ,  ウェーブレット係数 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 管理図 ,  データ駆動モニタリング ,  マルチスケール法 ,  故障検出と診断 ,  ウェーブレット解析

分類 (5件)： 数値計算  (JE02000J) ,  射出成形  (YH04050Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウェーブレット ,  統計 ,  プロセス監視