動的ベイジアンネットワークを用いた宇宙機異常診断に関する研究(<特集>ベイジアンネット2 : ポスターセッション)

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概要

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高度な異常検知・診断法の実現は,宇宙システム研究における重要課題の1つである.本研究では,DynamicBayesian Networksを用いたフィルタリングに基づく新しい診断法を提案する.この診断法は,データを用いて正常状態からの有意な変化を検知し,その箇所や原因を特定する事を可能とする.また,モデルの表現力の高さに因る広い診断可能範囲の実現,および統計的学習を用いた実際の宇宙機システムの挙動へのモデルの適合能力,という利点を有する.本稿では,シミュレーション・データを用いた検証により,本研究で提案する診断法の有用性が示される.
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-10-12

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