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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-05 16:55
製造現場における多用途周波数共用のための電波ノイズの分類と新規パターン検出
宮本進生大西綾乃武内良男ATR)・前山利幸ATR/拓殖大)・長谷川晃朗横山浩之ATRSR2020-89
抄録 (和) 近年,スペクトルアナライザ等で計測したデータに対して無線の変調方式の推定に機械学習の手法を適用する例が増えてきている.しかしながら,工場等の製造現場で発生する電波ノイズは発生源となる機器により発生頻度やパターンが異なるため,発生頻度が少なく未学習の新しいノイズパターンを誤検出するという問題がある.未知のパターンを見つけ出すために機械学習の新規性検出の利用が考えられるが,計測運用において既知のパターンを分類するための学習分類と並列で動作させることは,製造現場の限られた計算資源でリアルタイムに状況を把握するための弊害となる.そこで,既知ノイズの教師あり機械学習による分類推定結果の信頼度指標を用いて,未知ノイズを同時に検出する手法について検証したので,これを報告する. 
(英) Machine learning is applied to classify the electromagnetic noise generated in the manufacturing field. The frequency and pattern of electromagnetic noise generated in the manufacturing field depends on the source equipment. Therefore, there is a problem that a new noise pattern that occurs infrequently and has not been learned is erroneously classified as a known pattern. Machine learning novelty detection can be used to find unknown patterns. However, when operating measurement, many computer resources are required to operate classification and novelty detection in parallel. In this report, we describe a method for detecting unlearned patterns using the predict probability of classification estimation results by supervised machine learning.
キーワード (和) 工場無線 / 電磁ノイズ / 機械学習分類 / 新規性検出 / / / /  
(英) Factory Wireless Communication / Electromagnetic Noise / Machine Learning Classification / Novelty Detection / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 405, SR2020-89, pp. 99-103, 2021年3月.
資料番号 SR2020-89 
発行日 2021-02-24 (SR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード SR2020-89

研究会情報
研究会 RCS SR SRW  
開催期間 2021-03-03 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 移動通信ワークショップ 
テーマ(英) Mobile Communication Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2021-03-RCS-SR-SRW 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 製造現場における多用途周波数共用のための電波ノイズの分類と新規パターン検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Electromagnetic Noise Classification and Novelty Detection for Frequency Sharing among Various Communications in the Manufacturing Field 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 工場無線 / Factory Wireless Communication  
キーワード(2)(和/英) 電磁ノイズ / Electromagnetic Noise  
キーワード(3)(和/英) 機械学習分類 / Machine Learning Classification  
キーワード(4)(和/英) 新規性検出 / Novelty Detection  
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) 宮本 進生 / Michio Miyamoto / ミヤモト ミチオ
第1著者 所属(和/英) 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大西 綾乃 / Ayano Ohnishi / オオニシ アヤノ
第2著者 所属(和/英) 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 武内 良男 / Yoshio Takeuchi / タケウチ ヨシオ
第3著者 所属(和/英) 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 前山 利幸 / Toshiyuki Maeyama / マエヤマ トシユキ
第4著者 所属(和/英) 株式会社国際電気通信基礎技術研究所/拓殖大学 (略称: ATR/拓殖大)
Advanced Telecommunications Research Institute International/Takushoku University (略称: ATR/Takushoku Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 晃朗 / Akio Hasegawa / ハセガワ アキオ
第5著者 所属(和/英) 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 横山 浩之 / Hiroyuki Yokoyama / ヨコヤマ ヒロユキ
第6著者 所属(和/英) 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
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講演者
発表日時 2021-03-05 16:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2020-89 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.405 
ページ範囲 pp.99-103 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-SR-2021-02-24 


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