講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-06-23 16:10
次元削減技術を用いた衛星テレメトリ監視法の提案 ○矢入健久・田川貴章(東大)・高田 昇(JAXA)・山口由仁・苫米地雄三・松原哲平・別所祐治・田中高浩・西本陽子(TIS) SANE2011-27 |
抄録 |
(和) |
著者らのグループは、機械学習・データマイニング技術を応用し、衛星システムのための高度な監視・異常検知技術の開発に取り組んでいる。本発表では、次元削減・クラスタリングアルゴリズムを用いたテレメトリデータの監視フレームワークを提案し、過去の不具合発生時におけるテレメトリデータに適用した結果と考察を述べる。 |
(英) |
Authors are developing an advanced health monitoring / anomaly detection method for spacecraft systems using machine learning and data mining techniques. In this paper, we propose a telemetry monitoring framework based on dimensionality reduction and clustering, and present results of applying the framework to past satellites' data including anomalous events. |
キーワード |
(和) |
異常検知 / 健康監視 / 機械学習 / 次元削減 / クラスタリング / / / |
(英) |
anomaly detection / health monitoring / machine learning / dimensionality reduction / clustering / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 90, SANE2011-27, pp. 59-64, 2011年6月. |
資料番号 |
SANE2011-27 |
発行日 |
2011-06-16 (SANE) |
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 |
SANE2011-27 |