講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-20 17:45
エントロピーがもつ統一性,双対性,従属性による異常検知 ~ エントロピー・カルバック-ライブラーダイバージェンス・相互情報量の有用性 ~ ○居森 章(広島工大)・前田俊二(広島工大/*)・小松 尭,谷口哲至(広島工大/*)・外田 脩(明電舎) IT2021-53 SIP2021-61 RCS2021-221 |
抄録 |
(和) |
異常診断において複数センサによる監視は重要であり,機械学習により活発に研究が行われている.しかし,単位系の異なる複数センサを同等に扱うことは異常検知に必要な情報が失われる恐れがあり,情報が失われないデータの取扱いや解釈が産業界において望まれている.我々は設備の劣化や異常をエントロピーの変化として捉えることに着目した.本報告では,情報理論の基本的な概念であるエントロピー・カルバック-ライブラーダイバージェンス・相互情報量が異常検知・診断に有用であることを示す.それぞれの役割のキーワードを述べれば,統一性,双対性,従属性である. |
(英) |
Monitoring with multiple sensors is important for system diagnosis, and active researches are being conducted using machine learning. However, treating multiple sensors having different units may result in the loss of information necessary for anomaly detection, and the handling and interpretation of sensor data, which do not lose information are desired in the industry. In this paper, we analyze equipment deterioration and anomalies based on the changes of information entropy. That is to say, we show that entropy, Kullback-Leibler divergence and mutual information, which are the basic concepts of information theory, are of great value for anomaly detection and diagnosis. The keywords for each role are unification, duality and dependency. |
キーワード |
(和) |
異常検知 / エントロピー / カルバック・ライブラーダイバージェンス / 相互情報量 / 双対性 / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 327, IT2021-53, pp. 137-142, 2022年1月. |
資料番号 |
IT2021-53 |
発行日 |
2022-01-13 (IT, SIP, RCS) |
ISSN |
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) |
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IT2021-53 SIP2021-61 RCS2021-221 |
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