コレントロピーに基づくModified Brain Storm Optimizationを適用したPastingを用いたArtificial Neural Networkによるショーケースの故障判定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-146

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Refrigerated Showcase Fault Detection by Pasting based Artificial Neural Networks using Correntropy based Modified Brain Storm Optimization

著者名: 大高直哉（明治大学）,福山良和（明治大学）,川村雄（富士電機）,村上賢哉（富士電機）,SantanaAdamo（富士電機）,飯坂達也（富士電機）,松井哲郎（富士電機）

著者名(英語): Naoya Otaka (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Yu Kawamura (Fuji Electric),Kenya Murakami (Fuji Electric),Adamo Santana (Fuji Electric),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric),Tetsuro Matsui (Fuji Electric)

キーワード: ショーケース|故障判定|ニューラルネットワーク|コレントロピー|Modified Brain Storm Optimization|Pasting|ショーケース|コショウハンテイ|ニューラルネットワーク|コレントロピー|モディファイドブレインストームオプティミゼーション|ペースティング

要約(日本語): コンビニエンスストアなどで利用されているショーケースでは，着霜や冷媒漏れ等によって庫内が設定温度に保てなくなる可能性が稀にある。従って，高精度の故障判定は，顧客サービスの継続には欠かせない。本論文では，異常値を含むデータに対するエンジニアリング業務軽減と共に，故障判定精度向上のため，コレントロピーを適用したModified Brain Storm Optimization（以下，MBSO）を用いたニューラルネットワーク(以下，ANN)にPastingを適用したショーケースに対する故障判定手法を提案する。従来のパラメータ学習法である最小二乗法を適用したStochastic Gradient Decent(以下，SGD) 及びコレントロピーを適用したMBSOとの比較シミュレーションにより，提案法の有効性を確認した。

本誌掲載ページ: 238-240 p

原稿種別: 日本語