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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-05-20 13:30 異常検出におけるSimilarity Based ModelingとGaussian Processesの関連に関して ○尾崎晋作・和田俊和（和歌山大）・前田俊二・渋谷久恵（日立）  IE2011-32 PRMU2011-24 MI2011-24 |
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| 抄録 | （和） | プラントや生体，乗り物などのシステムに取り付けた複数のセンサ出力をもとにして，システムの異常を検出する手法として，Stephan W. Wegerichらが提案したSimilarity Based Modeling (SBM) がある。この手法は，高感度な異常検出器を構築するために必要な本質的技術であり，その特許も成立している．本報告では，まず，この手法以前に存在していた非線形回帰アルゴリズムの一つであるGaussian processes (GP)を用いて異常検出アルゴリズムを構成した場合，カーネル関数を類似度とみなせば，SBMがGPを使った異常検出の特殊ケースとなることを示す．この解釈から，GPは事例ベースの非線形回帰計算法であることが分かり，その解釈に基づいて，動的にグラム行列を構築ながら出力値の分布を推定できる異常検出手法を提案する．この手法を実際のプラントに適用し，異常の予兆現象を捉えることに成功した． |
| （英） | Anomaly detection can be applied to health monitoring of industrial plants, human medical conditions, vehicle conditions, and so on. A well-known anomaly detection method “Similarity Based Modeling” (SBM) proposed by Stephan W. Wegerich is acknowledged as an effective and essential method in this field. This report first shows that SBM is naturally derived as a special case of “Gaussian Processes” (GP) by regarding the similarity function in SBM as the kernel function in GP, where GP was proposed before the SBM patent. This fact provides us a new interpretation that GP is an example based nonlinear regression method. Based on this interpretation, next we proposed a method for relaxing the scalability problem of GP, that is, a method for reducing the size of gram matrix consisting of pairwise similarities on training samples. This method picks up the reference data for explaining the input data from the training dataset and dynamically construct “reduced” gram matrix. By using this matrix, we can estimate the output without losing the accuracy. The anomaly detection algorithm is applied to practical health monitoring problem of an electric plant with human operation and we confirmed that our algorithm successfully detect the pre-fault events before the actual fault. | |
| キーワード | （和） | 異常検出 / Gaussian processes / 統計・時系列解析 / Similarity Based Modeling / / / / |
| （英） | Anomaly detection / Gaussian processes / Statistical and temporal analysis / Similarity Based Modeling / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 48, PRMU2011-24, pp. 133-138, 2011年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2011-24 | |
| 発行日 | 2011-05-12 (IE, PRMU, MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IE2011-32 PRMU2011-24 MI2011-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MI IE |
| 開催期間 | 2011-05-19 - 2011-05-20 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像処理分野における計測・認識・理解 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2011-05-PRMU-MI-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 異常検出におけるSimilarity Based ModelingとGaussian Processesの関連に関して |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Connection between Gaussian Processes and Similarity Based Modeling for Anomaly Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常検出 / Anomaly detection |
| キーワード(2)（和/英） | Gaussian processes / Gaussian processes |
| キーワード(3)（和/英） | 統計・時系列解析 / Statistical and temporal analysis |
| キーワード(4)（和/英） | Similarity Based Modeling / Similarity Based Modeling |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾崎 晋作 / Shinsaku Ozaki / オザキ シンサク |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 俊和 / Toshikazu Wada / ワダ トシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 俊二 / Shunji Maeda / マエダ シュンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 横浜研究所 (略称： 日立) Hitachi, LTD., Yokohama Research Laboratory (略称： Hitachi) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渋谷 久恵 / Hisae Shibuya / シブヤ ヒサエ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 横浜研究所 (略称： 日立) Hitachi, LTD., Yokohama Research Laboratory (略称： Hitachi) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-05-20 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | IE2011-32, PRMU2011-24, MI2011-24 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.47(IE), no.48(PRMU), no.49(MI) |
| ページ範囲 | pp.133-138 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-05-12 (IE, PRMU, MI) |
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