| 講演名 | 2019-11-28 階層ベイズモデルと機械学習による劣化予測 貝瀬 徹(兵庫県立大), 江上 豊彦(兵庫県立大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本報告では，劣化進展に関する状態空間モデルを与え，機械学習を用いた推定とリアルオプションによる信頼性評価の方法論を扱う．具体的には，劣化進展の変動モデルとして階層ベイズに基づくVG（Variance Gamma）モデルを提案し，パラメータ推定法に関してもマルコフ連鎖の数値計算を用いたベイズに基づく推論を与える．このとき、環境要因による劣化進展への影響をボルツマンマシン型のエネルギー関数により与え、複雑な要因を考慮した非線形構造も考慮する．さらに，代替による観測値の確率モデルを構成し，機械学習を階層ベイズ型VGモデルのベイズ推論に組み込む．さらに，ここで提案するモデルに基づいてリアルオプションの計算をシミュレーションを用いて行う．また，モデル選択の方法として情報量規準EICの適用を試みる. |
| 抄録(英) | Degradation processes are significant for making values of reliability. Particularly, it is known that stochastic models are useful for representations of the degradation paths. In this paper, a hierarchical Bayesian VG (Variances Gamma) model is proposed for a representation of the degradation phenomenon, moreover, the real option method based on a simulation is applied to the reliability evaluation using the model with machine learning methods. In particular, the hierarchical Bayesian model is constructed in a state space model with an observation equation, and the Boltzmann machine is applied. It is also shown that the Bayesian estimation for the degradation analysis is handled based on MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methodology and a method for comparisons of the model based on the information criterion EIC is proposed. |
| キーワード(和) | 劣化過程 / 階層ベイズ / EIC |
| キーワード(英) | Degradation Process / Hierarchical Bayes / EIC |
| 資料番号 | R2019-49 |
| 発行日 | 2019-11-21 (R) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
|---|---|
| 開催期間 | 2019/11/28(から1日開催) |
| 開催地（和） | 中央電気倶楽部 |
| 開催地（英） | Central Electric Club |
| テーマ（和） | 半導体と電子デバイスの信頼性、信頼性一般 |
| テーマ（英） | Reliability of semiconductor and electronic devices, Reliability general |
| 委員長氏名（和） | 安里 彰(富士通) |
| 委員長氏名（英） | Akira Asato(Fujitsu) |
| 副委員長氏名（和） | 土肥 正(広島大) |
| 副委員長氏名（英） | Tadashi Dohi(Hiroshima Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 田村 信幸(法政大) / 井上 真二(関西大) |
| 幹事氏名（英） | Nobuyuki Tamura(Hosei Univ.) / Shinji Inoue(Kansai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岡村 寛之(広島大) / 横川 慎二(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Okamura(Hiroshima Univ.) / Shinji Yokogawa(Univ. of Electro-Comm.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliability |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層ベイズモデルと機械学習による劣化予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Methodologies for Degradation Predictions Based on Hierarchical Bayesian Modeling and Machine Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 劣化過程 / Degradation Process |
| キーワード(2)（和/英） | 階層ベイズ / Hierarchical Bayes |
| キーワード(3)（和/英） | EIC / EIC |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 貝瀬 徹 / Toru Kaise |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学(略称：兵庫県立大) University of Hyogo(略称：Univ. of Hyogo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 江上 豊彦 / Toyohiko Egami |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学(略称：兵庫県立大) University of Hyogo(略称：Univ. of Hyogo) |
| 発表年月日 | 2019-11-28 |
| 資料番号 | R2019-49 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | R-315 |
| ページ範囲 | pp.35-38(R), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-11-21 (R) |