電力機器の異常状態同定における同定精度

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概要

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• GISなどの電力機器に外部センサーを取り付け,受信信号から,機器の異常状態を同定することについては,ニューラルネットや決定木などの分類手法により研究が進んできている.ここでは,判定確率を上げる手法のひとつとしてAdaBoostについて調べた.弱学習器にニューラルネットを採用したAdaBoostを用いると,精度が向上するように思われるが,テストデータを使って検証した結果,過学習が起こる傾向が推察された.適用にあたっては注意が必要である.

• 日本信頼性学会の論文
• 2009-07-01

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

• 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

• 北村 葵

  NTTデータ第一公共システム事業本部

• 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情報工学院

• 廣瀬 英雄

  九州工業大学大学院

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