CrAFTを用いた故障診断

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC23015

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2023/08/07

タイトル(英語): Fault diagnosis using CrAFT

著者名: 遠藤 巧人(芝浦工業大学),清水 創太(芝浦工業大学)

著者名(英語): Takuto Endo(Shibaura Institute of Technology),Sota Shimizu(Shibaura Institute of Technology)

キーワード: テーブルデータ|深層学習モデル|乗算的特徴|指数関数ニューロン|スパースウェイト|故障診断

要約(日本語): 本稿では，乗算的特徴をより効果的に捉えることが可能なニューラルネットワークモデルを提案し，故障診断に応用する．実験結果に基づいて，テーブルデータからの分類問題を推論する際に提案するモデルがどのような利点・不利点をもつのか考察する．

要約(英語): In this paper, we propose a neural network model that can extract multiplicative features more efficiently, and apply it to fault diagnosis. Based on experimental results, we consider what advantages and disadvantages the proposed model has when inferring classification problems from table data.

本誌: 2023年8月10日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 49-54 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,897 Kバイト