ニューラルネットによる交換機障害パターン分析方式の評価

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概要

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交換機の高信頼化が進み、発生件数は少ないが難しい故障が残されてきている状況にある。この問題を解決するため、分散ニューラルネットワークを活用して交換機障害パターンの分析を効率的に行なう診断方式について検討を行なった。提案する分散ニューラルネットワークは、人間の保守者が行なっている思考過程をもとに作成した。具体的には、交換機の時間軸情報を持つ故障観測データを概略的に分析するマクロビューイング・ネットワークと、同一故障に対して視点を変えた故障情報を収集し各視点毎に詳細に分析する複数のマイクロビューイング・ネットワークから構成した。また、分散されたニューラルネットワークの統合は、エキスパートシステムを採用した。実際の交換機で作成した擬似故障事例をもとに診断的中率を評価した結果、従来方式である単一ニューラルネットワーク方式と比較して良好な的中率を確保することができ、本方式の有効性を確認できた。
社団法人電子情報通信学会の論文
1993-10-01

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