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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-23 09:30 産業車両データへのベイジアンネットワーク適用による異常要因の推定 ～ 連続変数の離散化における自動化検討 ～ 松浦慶伍・○中村友哉・横町尚也・赤穂昭太郎（産総研）  NC2025-17 IBISML2025-17 |
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| 抄録 | （和） | 燃料電池を搭載したフォークリフトの異常要因推定に, ベイジアンネットワーク(BN) を用いて取り組んだ.本来, 燃料電池は電圧一定が正常であるが, 想定外に電圧変動する事象が観測された. この要因の一部は未解明であり,設計者の仮説立案を支援する技術開発が求められていた. BN を実装する上で, 連続変数の離散化が重要なステップである. 本研究では実データを用いて,MDL スコアに基づく離散化を検討した. 全ての正解は分からないが人手の知見を基準とし, 選択された閾値, 電圧変動に対するクロスエントロピー, 及び確率推論の結果を比較して考察した. 結果, 連続稼働時間が長いという要因が新たに見つかった. これはメカニズム的にも納得感のある結果であることから,MDLスコアに基づく離散化が有効である事も示された. |
| （英） | We estimated abnormal factors in a fuel cell-powered forklift using a Bayesian network (BN). Although the fuel cell is designed to maintain constant voltage, unexpected fluctuations were observed, and the causes remain unclear. To support hypothesis generation by designers, we focused on the discretization of continuous variables, a crucial step in BN construction. Using real-world data, we applied MDL-based discretization and compared the resulting thresholds, network structures, cross-entropy, and inference results against domain knowledge. Our analysis revealed ”long continuous operation time” as a plausible new factor, supporting the practical effectiveness of the MDL approach. | |
| キーワード | （和） | ベイジアンネットワーク / 離散化 / MDL / / / / / |
| （英） | Bayesian Network / Discretization / MDL / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 82, IBISML2025-17, pp. 98-103, 2025年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2025-17 | |
| 発行日 | 2025-06-14 (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 | NC2025-17 IBISML2025-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2025-06-21 - 2025-06-23 |
| 開催地（和） | 琉球大学 |
| 開催地（英） | Univ. Ryukyus |
| 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 | 2025-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 産業車両データへのベイジアンネットワーク適用による異常要因の推定 |
| サブタイトル（和） | 連続変数の離散化における自動化検討 |
| タイトル（英） | Anomaly Estimation via Bayesian Networks on Industrial Vehicle Data |
| サブタイトル（英） | Automating Continuous Variable Discretization |
| キーワード(1)（和/英） | ベイジアンネットワーク / Bayesian Network |
| キーワード(2)（和/英） | 離散化 / Discretization |
| キーワード(3)（和/英） | MDL / MDL |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 松浦 慶伍 / Keigo Matsuura / マツウラ ケイゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 友哉 / Yuya Nakamura / ナカムラ ユウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横町 尚也 / Naoya Yokomachi / ヨコマチ ナオヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤穂 昭太郎 / Shotaro Akaho / ショウタロウ アカホ |
| 第4著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2025-06-23 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2025-17, IBISML2025-17 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.81(NC), no.82(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.98-103 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-14 (NC, IBISML) |
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