著者

北川 哲平 福井 健一 佐藤 一永 水崎 純一郎 沼尾 正行

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.25, pp.1-9, 2010-09-21

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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.Although sudden changes of the event phase in complex system may indicate potential essential forces, such events are rare. In the present paper, we propose an essential event extractor (E3) scheme to extract relatively rare but co-occurring event sequences in event transitions. In E3, the self-organizing map (SOM) is used as vector quantization (VQ) and KeyGraph as a co-occurrence graph. Afterwards, event transitions on the KeyGraph can be obtained by using occurrence density estimation on the topology map of VQ. We demonstrate the E3 using an acoustic emission (AE) event sequence observed during a damage test of fuel cells and obtain essential co-occurring damage sequences.