ウェーブレットと知識発見技術

カテゴリ: 技術報告

論文No: 1134

グループ名: 【D】産業応用部門

発行日: 2008/09/30

タイトル(英語): Wavelet and Knowledge Discovery Technology

著者名: ウェーブレットと知識発見技術に関する協同研究委員会編

著者名(英語): Joint Research Committee on Wavelet and Knowledge Discovery Technology

キーワード: ウェーブレット，知識発見，データマイニング，設備診断／wavelet, knowledge discovery, data mining, equipment diagnosis

要約(日本語): 制御対象となる複雑システムあるいは大規模システムを理解するために，対象システムにおいて測定・蓄積されている膨大なデータの中に埋没している可能性のある，運転状況や設備の状態に関する知識，運転・制御に関する知識，プロセスの改善に関する知識などの有用な知識を発見し人が理解できる表現に翻訳するという，総合的なデータ処理プロセスが求められる。このようなデータからの知識発見プロセスは一般的に，①データの選択，②前処理，③データ変換，④データマイニング，⑤解釈・理解・評価の五つのプロセスがあるとされ，人の視覚・聴覚処理の代替技術の一つであり，時間経過に伴って周波数的な特徴が変化する様子を提示可能なウェーブレット解析技術は，各プロセスにおいて様々な形態で広く適用可能であると期待される。本技術報告では「知識発見」のためのウェーブレット解析という視点から，設備診断など産業応用分野においてウェーブレットの持つ時間－周波数解析の特徴を利用した結果，新しい見方や知見が得られた事例，離散ウェーブレット変換（DWT）を産業分野に応用する上で言われていた様々な課題を解決し展開の可能性を広げたRI-Spline ウェーブレットとその応用，さらにウェーブレット解析単体だけではなく他の手法と組み合わせた応用例として，むだ時間推定，ブラインド信号，以上，基礎理論から具体的な応用事例まで幅広く系統的に整理している。

要約(英語): For a complex or large scale system to be controlled, there may exist a variety of beneficial knowledge in a large amount of data acquired and stored in the system. For example, knowledge about equipment condition, operation, control, maintenance, and process improvement. Unfortunately, such information is buried under the massive data and difficult to obtain. Therefore, comprehensive data processing is desired for knowledge discovery and translation into a human understandable expression. In general, such a process consists of five steps: 1) data selection, 2) pre-processing, 3) data transformation, 4) data mining, 5) interpretation, understanding, and evaluation. Wavelet analysis is expected to be widely applicable to each process with various ways because it is one of the alternative technologies to human visual and auditory processing, and can present variation of frequency properties as time passes. This technical report is organized systematically from the viewpoint of "wavelet analysis for knowledge discovery". It has various contents from fundamental theories to actual applications: industrial applications utilizing time-frequency analysis by wavelet (for example, equipment diagnosis), case studies that bring new knowledge and ideas, and RI-Spline wavelet, which solves essential problems when applying discrete wavelet transform (DWT) to industrial area, and its application. The report also presents dead time estimation and blind signal separation as application examples combining wavelet transform with other methods.

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