著者

藤巻 遼平 中田 貴之 塚原 英徳 佐藤 彰典 山西 健司

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.70, pp.45-46, 2008-03-13

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本稿は故障事象の検出問題に関し,A)各属性(時系列データ)の性質が異種多様,B)故障事象の学習事例が少数,C)故障事象とは無関係な属性が多く含まれる,という実応用でしばしば直面する状況で,高精度な診断を可能とするアルゴリズムを提案する.提案アルゴリズムの特徴は,1)各属性の時系列を異常スコアの列へ変換し各属性の異常スコアベクトルによって各故障を特徴付ける,2)故障時および正常時の異常スコアベクトルを利用して適切な属性を選択する,という2点からなる.実験では自動車の実データに対して提案アルゴリズムを適用し,その有効性を確認した.