140 NNを用いたエアコンの異常診断について
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概要
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Today we live in a comfortable environment made by air-conditioning machine. But when it breaks down, we can't stay comfortable environment. In this study, to prevent the facility from breaking down we try to find a sign of a failure before it occurs. In failure diagnosis, we used nnet being a back-propagation (BP)-type neural network (NN) and SVM (Support Vector Machine) having characteristic of maximizing margin. However both SVM and nnet couldn't distinguish normal case from refrigerant leak case, SVM could assess more accurately the condition of the facility than nnet after simulation test.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2009-08-03
著者
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