キーグラフとSOMを用いた稀な重要事象の抽出-燃料電池の損傷評価を例に-
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概要
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複雑系において,事象過程の急激な遷移は潜在的に重要な相互作用の表れであるが,そのような事象の発生頻度は低い.本研究では,事象系列において比較的稀であるが,状態が遷移するときに共起する事象を抽出する Essential Event Extractor(E3) 法を提案した.E3 法では,自己組織化マップ (SOM) を符号化のためにベクトル量子化 (VQ) として,また共起グラフを生成するためにキーグラフを用いる.そして,VQ のトポロジーマップにおける発生密度推定を参照することで,共起グラフ上で事象遷移を得る.本論文では,燃料電池の損傷試験で観測されるAE事象系列に対して E3 法を適用し,燃料電池の損傷メカニズムを解明するために,有用な損傷事象系列を得た.
- 2010-09-21
著者
-
福井 健一
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
水崎 純一郎
東北大学多元物質科学研究所
-
福井 健一
大阪大学産業科学研究所
-
佐藤 一永
東北大学多元物質科学研究所
-
沼尾 正行
大阪大学産業科学研究所
-
北川 哲平
大阪大学大学院情報科学研究科
-
沼尾 正行
東工大
-
Mizusaki Junichiro
Institute Of Multidisciplinary Research For Advanced Materials Tohoku University
-
水崎 純一郎
Institute Of Multidisciplinary Research For Advanced Materials Tohoku University
-
沼尾 正行
大阪大 産科研
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