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J-GLOBAL ID：202202279288045815   整理番号：22A1117403

既知および新クラスからの観測を行なうための新しいオンライン判別分析ベースのスキーム:産業システムへの応用【JST・京大機械翻訳】

Novel online discriminant analysis based schemes to deal with observations from known and new classes: Application to industrial systems

著者 (3件)： Lou Chuyue (School of Automation, Wuhan University of technology, China) ,  Atoui M. Amine (Lab-STICC, CNRS, France) ,  Li Xiangshun (School of Automation, Wuhan University of technology, China)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 111  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工業システムでは,プロセス条件の連続モニタリングが重要である。二次判別解析(QDA),Fisher判別分析(FDA),指数判別分析(EDA),直交判別ベクトル(ODV)およびカーネルFisher判別(KFD)を含む既存の判別分析法は,故障分類文献において広く用いられている。制御された環境において効率的であるが,それらは閉鎖空間を通して識別するので,実際には失敗する可能性がある。それらは,訓練セットに属していない観察を認識できない。本論文では,統計的部分空間を提案し,未知クラスの未知の観測を効率良く取り扱うことができる。従来の判別関数をまとめて,次に新しい決定方式を提示した。連続撹拌槽反応器(CSTR)とTennessee Eastmanプロセス(TEP)は,提案した方法の性能を評価し,5つの一般的な方法に適用した。結果は,新しい空間が既知と未知の故障の間の識別に関して優れた性能を有することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  システム ,  識別関数 ,  *判別分析 ,  直交性 ,  連続撹拌槽反応器
準シソーラス用語： 部分空間 ,  連続監視 ,  *オンライン ,  フィッシャー判別分析 ,  故障分類 ,  二次判別分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： オープンセット分類 ,  判別分析 ,  統計試験

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラス ,  観測 ,  オンライン ,  判別分析 ,  スキーム ,  産業 ,  応用