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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-20 14:20 時系列信号の周波数異常検知に対する統計的信頼性保証 ○山田彬文・田地宏一（名大）・竹内一郎（名大/理研）  NC2024-7 IBISML2024-7 |
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| 抄録 | （和） | 現在, 機械装置から得られる時系列信号 (センサデータ) を対象とした, 周波数領域における異常検知の分野において, AI を活用する研究が盛んに行われている. しかし, AI による異常の提示 (データ駆動の仮説生成) とその検証に同じデータを用いる場合, 検証時の偽陽性率 (False Positive Rate, FPR) が高くなるという問題が生じる. そこで本研究では, 周波数異常検知の結果を定量的に評価するために, 選択的推論 (Selective Inference, SI) の枠組みを用いる. これにより, 偽陽性率制御の観点から, 異常検知結果に対する統計的信頼性を保証する. |
| （英） | There are many applications of artificial intelligence (AI) in the field of anomaly detection in the frequency domain for time series sensor data from machinery and equipment. However, False Positive Rate (FPR) cannot be controlled when the same data is used for both anomaly detection (data-driven hypothesis generation) and its testing. Therefore, we use Selective Inference (SI) framework to quantitatively evaluate the results of frequency anomaly detection and show that our proposed method guarantees the statistical reliability for the anomaly detection in terms of precisely controlling the False Positive Rate. | |
| キーワード | （和） | 選択的推論 / 統計的仮説検定 / 時系列信号 / 時間周波数解析 / 異常検知 / / / |
| （英） | Selective Inference / Hypothesis Testing / Time Series Data / Time - Frequency Analysis / Anomaly Detection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 86, IBISML2024-7, pp. 43-50, 2024年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2024-7 | |
| 発行日 | 2024-06-13 (NC, IBISML) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | NC2024-7 IBISML2024-7 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML NC IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2024-06-20 - 2024-06-22 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | OIST |
| テーマ（和） | 機械学習・一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2024-06-IBISML-NC-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 時系列信号の周波数異常検知に対する統計的信頼性保証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Anomaly Detection in the Frequency Domain with Statistical Reliability |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 選択的推論 / Selective Inference |
| キーワード(2)（和/英） | 統計的仮説検定 / Hypothesis Testing |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列信号 / Time Series Data |
| キーワード(4)（和/英） | 時間周波数解析 / Time - Frequency Analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 彬文 / Akifumi Yamada / ヤマダ アキフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田地 宏一 / Kouichi Taji / タヂ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学/理化学研究所 (略称： 名大/理研) Nagoya University/RIKEN (略称： Nagoya Univ./RIKEN) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-20 14:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2024-7, IBISML2024-7 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.85(NC), no.86(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.43-50 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2024-06-13 (NC, IBISML) |
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