| 演題番号 | 2G2-4 |
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| 題目 | 混合確率主成分分析と隠れセミマルコフモデルを用いた宇宙機データ監視 |
| 著者 | 田川 貴章(東京大学 工学系研究科 航空宇宙工学専攻) 矢入 健久(東京大学 先端科学技術研究センター) 高田 昇(宇宙航空研究開発機構) 山口 由仁(ソラン株式会社 宇宙システム事業部) |
| 時間 | 06月02日(Thu) 11:35〜11:55 |
| 概要 | 宇宙機の異常検知システムで，従来の混合確率主成分分析（MPPCA）を用いた手法だと学習したクラスタのどれにも属さない異常データの検知は行えたが，クラスタ間の遷移パタンの異常は検知できないというのが現状である．そこで本研究では隠れセミマルコフモデル（HSMMs）をMPPCAに適用することで遷移パタン，遷移時間も考慮した異常検知システムを提案し，宇宙機の実データへ適用することでその有用性を示した． |
| 論文 | PDFファイル |