講演名 | 1993/10/1 ニューラルネットによる交換機障害パターン分析方式の評価 曽根 正, 元井 文子, |
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抄録(和) | 交換機の高信頼化が進み、発生件数は少ないが難しい故障が残されてきている状況にある。この問題を解決するため、分散ニューラルネットワークを活用して交換機障害パターンの分析を効率的に行なう診断方式について検討を行なった。提案する分散ニューラルネットワークは、人間の保守者が行なっている思考過程をもとに作成した。具体的には、交換機の時間軸情報を持つ故障観測データを概略的に分析するマクロビューイング・ネットワークと、同一故障に対して視点を変えた故障情報を収集し各視点毎に詳細に分析する複数のマイクロビューイング・ネットワークから構成した。また、分散されたニューラルネットワークの統合は、エキスパートシステムを採用した。実際の交換機で作成した擬似故障事例をもとに診断的中率を評価した結果、従来方式である単一ニューラルネットワーク方式と比較して良好な的中率を確保することができ、本方式の有効性を確認できた。 |
抄録(英) | A fault identification system that employs a distributed neural network architecture for switching system diagnosis is described. This distributed neural network structure consists of several micro-viewing networks and one macro-viewing network,considering the diagnosis control flow and switching system architecture.The module fot integrating the output of these distributed networks employs an expert system.This diagnosis system provides a higher diagnosis rate than a single neural network. |
キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 交換機 / 診断 / エキスパートシステム / 学習 |
キーワード(英) | neural network / switching systems / diagnosis / expert system / machine learning |
資料番号 | SSE93-83,IN93-90,CS93-106 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | SSE |
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開催期間 | 1993/10/1(から1日開催) |
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幹事補佐氏名(英) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Switching Systems Engineering (SSE) |
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本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | ニューラルネットによる交換機障害パターン分析方式の評価 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Using Distributed Neural Networks to Identify Faults in Switching Systems |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | ニューラルネットワーク / neural network |
キーワード(2)(和/英) | 交換機 / switching systems |
キーワード(3)(和/英) | 診断 / diagnosis |
キーワード(4)(和/英) | エキスパートシステム / expert system |
キーワード(5)(和/英) | 学習 / machine learning |
第 1 著者 氏名(和/英) | 曽根 正 / Tadashi Sone |
第 1 著者 所属(和/英) | NTT交換システム研究所 NTT Communication Switchning Laboratories |
第 2 著者 氏名(和/英) | 元井 文子 / Fumiko Motoi |
第 2 著者 所属(和/英) | NTT交換システム研究所 NTT Communication Switchning Laboratories |
発表年月日 | 1993/10/1 |
資料番号 | SSE93-83,IN93-90,CS93-106 |
巻番号(vol) | vol.93 |
号番号(no) | 257 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 6 |
発行日 |