異常検出におけるSimilarity Based ModelingとGaussian Processesの関連に関して(一般セッション,医用画像処理分野における計測・認識・理解)
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概要
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プラントや生体,乗り物などのシステムに取り付けた複数のセンサ出力をもとにして,システムの異常を検出する手法として,Stephan W. Wegerichらが提案したSimilarity Based Modeling (SBM)がある。この手法は,高感度な異常検出器を構築するために必要な本質的技術であり,その特許も成立している.本報告では,まず,この手法以前に存在していた非線形回帰アルゴリズムの一つであるGaussian processes (GP)を用いて異常検出アルゴリズムを構成した場合,カーネル関数を類似度とみなせば,SBMがGPを使った異常検出の特殊ケースとなることを示す.この解釈から,GPは事例ベースの非線形回帰計算法であることが分かり,その解釈に基づいて,動的にグラム行列を構築ながら出力値の分布を推定できる異常検出手法を提案する.この手法を実際のプラントに適用し,異常の予兆現象を捉えることに成功した.
- 2011-05-12
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
前田 俊二
日立製作所生産技術研究所
-
渋谷 久恵
日立製作所生産技術研究所
-
和田 俊和
和歌山大学
-
尾崎 晋作
和歌山大学システム工学部
-
渋谷 久恵
日立製作所横浜研究所
-
前田 俊二
日立製作所 横浜研究所
-
渋谷 久恵
日立製作所
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