{"product_id":"ieej-zt183098","title":"ラフ集合を利用したビル空調システム異常検知のためのクライテリア作成方法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-098\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2018\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eConstruction method of Criteria for Fault Detection with Rough set in Building Air-conditioning System\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e湯本 真樹(近畿大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eMasaki Yumoto(Kindai University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e異常検知,ラフ集合,クライテリア,ビル空調システム,測定値時系列データ,決定ルール\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eビル空調システムにおいて異常検知を行うにあたり、観測される測定値時系列データから異常を検知する方法が考えられる。従来の方法では異常検知のために専門家知識が必要となる。本研究では測定値時系列データの因果関係にもとづき、ラフ集合を利用してデータの特徴を大まかに捉える方法によりビル空調システムの異常状態検知を行うための判断基準（クライテリア）を自動的に求める方法を提案する。実証実験では、提案方法により実際に観測された測定値時系列データから決定ルールを抽出し、その結果が異常状態を検知するために専門家の知識として用意するクライテリアと同等であることを確認した。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e276 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46401512669423,"sku":"IEEJ-ZT183098-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_c36307ab-a9a7-4ce5-a220-8def79e2bfdd.png?v=1744947334","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt183098","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}