ガウスカーネルSupport Vector Machineを用いたContextual Outlier Interpretationによるガスタービン異常検知の説明

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-082

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Explanation of Gas Turbine Generator Anomaly Detection using Contextual Outlier Interpretation with Gaussian Kernel Support Vector Machine

著者名: 尹家輝（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): Jiahui Yin (Graduate school of Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Graduate school of Meiji University),Kenya Murakami (Fuji Electric Co., Ltd.),Satoshi Suzuki (Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: 説明可能人工知能|contextual outlier interpretation|ガスタービン発電機|異常検知|サポートベクターマシン|ラグランジュの未定乗数法|explainable artificial intelligence|contextual outlier interpretation|gas turbine generator|anomaly detection|support vector machine|the method of Lagrange multipliers

要約(日本語): This paper proposes explanation of gas turbine generator anomaly detection using a modified Contextual Outlier Interpretation with Gaussian Kernel Support Vector Machine(AHC-GK-COIN). Since the original COIN employs linear support vector machine (SVM), it

本誌掲載ページ: 130-132 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 961 Kバイト