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ガスタービン異常検知におけるMaximal Information Coefficientを用いた変数選択手法のベイズ最適化によるハイパーパラメータ自動調整

ガスタービン異常検知におけるMaximal Information Coefficientを用いた変数選択手法のベイズ最適化によるハイパーパラメータ自動調整

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カテゴリ: 部門大会

論文No: 5-34

グループ名: 【D】2024年電気学会産業応用部門大会講演論文集

発行日: 2024/08/27

タイトル(英語): Automatic Hyperparameter Tuning of a Feature Selection Method Using Maximal Information Coefficient for Gas Turbine Anomaly Detection by Bayesian Optimization

著者名: 加藤 雄太(明治大学),福山 良和(明治大学),村上 賢哉(富士電機),鈴木 聡(富士電機),飯坂 達也(富士電機)

著者名(英語): Yuta Kato (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Kenya Murakami (Fuji Electric),Satoshi Suzuki (Fuji Electric),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric)

キーワード: ガスタービン|異常検知|変数選択|Maximal Information Coefficient|gas turbine|anomaly detection|feature selection|Maximal Information Coefficient

PDFファイルサイズ: 721 Kバイト

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