| 大会名称 |
|---|
| 2016年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016-08-23 |
| セッション番号 |
| 1F |
| セッション名 |
| 知能システム・ゲーム情報学 |
| 講演日 |
| 2016/09/07 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通教育棟E棟4階E43 |
| 講演番号 |
| F-041 |
| タイトル |
| one-class SVMによる逐次的なクラス集合の作成法 |
| 著者名 |
| 冨永真紀人, 濱津文哉, 中田雅也, 濱上知樹, |
| キーワード |
| 異常検出, one-class SVM, 時系列情報 |
| 抄録 |
| 機械振動や医療現場でのバイタルサイン等，時系列データから異常を発見する手法が求められている．異常事例は正常事例と比較し学習のためのデータ数が圧倒的に少ないためone-classSVMによる外れ値検出が有効である．しかし動的に変化する時系列データに対しては，正常クラスを逐次的に追加し，集合として扱う必要がある．本稿では，学習データを逐次的に取得し複数の正常クラス判定器を作成したのち，さらに正常クラスの集合を作成する手法を提案する．そして時系列信号に対する判定実験を行い提案手法の有効性を検証する． |
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