分類を用いた電力設備状態の診断精度
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概要
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電力設備診断にはルールが2進木で明快に表現され物理現象の説明もできる決定木が分類ツールとして推奨されている.また,機器から発生するさまざまな信号を特徴量として機器の異常状態を教師データを使って分類するとき2%程度の誤分類率まで達成可能であることが示されている.しかし,教師データだけでは楽観的評価になるので,ここではテストデータを用いて,この誤分類率がどの程度まで保証されでいるのかを検討した.その結果,5%程度にまでは精度は落ち込むが,依然として高い診断精度が保たれていることを示す.このことは,bagginngなどの方法を用いて得られる到達可能な診断精度と比較しても十分使用に耐えうるものであることを示している.
- 2008-10-10
著者
-
廣瀬 英雄
九州工業大学情報工学院
-
岡部 成光
東京電力株式会社
-
岡部 成光
東京電力株式会社技術開発研究所
-
ザマン ファイザル
九州工業大学情報工学部
-
鶴 康太郎
九州工業大学情報工学部
-
坪井 敏宏
東京電力株式会社技術開発研究所
-
廣瀬 英雄
九州工業大学
-
広瀬 英雄
広島市立大学情報科学部情報数理学科
-
鶴 康太郎
本田技研工業株式会社
-
広瀬 英雄
(株)高岳製作所数理情報研究室
-
廣瀬 英雄
九州工業大学大学院
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