システム制御のためのビッグデータモデル化技術

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS15058

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2015/11/24

タイトル(英語): Big Data Modeling Technology for System Control

著者名: 増位 庄一(電気通信大学),田野 俊一(電気通信大学)

著者名(英語): Shoichi Masui(The University of Electro-Communications),Shunichi Tano(The University of Electro-Communications)

キーワード: システム制御|ビッグデータ|統計的モデル|ラフ集合論|モデル化方法|System Control|Big Data|Statistical Model|Rough Set Theory|Modeling Technology

要約(日本語): 多種多様なデータの集積が活用できるビッグデータ時代において、社会の大規模インフラストラクチャを安全かつ効率的に監視制御するには、対象を多方面から計測あるいは観察した過去を含む大量のデータが利用できるという特徴を活かしたモデル化技術の確立が必要である。このため、過去の制御経験を活かせる統計的モデリング技術と必須な監視制御データの選択方法を核とした新しいモデル化技術を提案する。

要約(英語): We propose an modeling technology suitable for system-control in big data age. The model must be based on a fact which we can use huge amount of diversified data including past control experience. Statistical modeling and rough set theory will be a good candidate as the basic idea. We discuss a new modeling technology with practical implementation for system-control.in big data age.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,149 Kバイト