論文の概要: Unsupervised Real Time Prediction of Faults Using the Support Vector Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15032v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 04:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-18 17:05:24.090729
• Title: Unsupervised Real Time Prediction of Faults Using the Support Vector Machine
• Title（参考訳）: サポートベクターマシンによる故障の教師なしリアルタイム予測
• Authors: Zhiyuan Chen, Isa Dino and Nik Ahmad Akram
• Abstract要約: 提案手法は,SMOトレーニングアルゴリズムを用いることで,より優れた性能が得られることを示す。 この予測モデルの分類性能は、SMOトレーニングアルゴリズムの有無にかかわらず、SVMよりもかなり優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1852751647387592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper aims at improving the classification accuracy of a Support Vector Machine (SVM) classifier with Sequential Minimal Optimization (SMO) training algorithm in order to properly classify failure and normal instances from oil and gas equipment data. Recent applications of failure analysis have made use of the SVM technique without implementing SMO training algorithm, while in our study we show that the proposed solution can perform much better when using the SMO training algorithm. Furthermore, we implement the ensemble approach, which is a hybrid rule based and neural network classifier to improve the performance of the SVM classifier (with SMO training algorithm). The optimization study is as a result of the underperformance of the classifier when dealing with imbalanced dataset. The selected best performing classifiers are combined together with SVM classifier (with SMO training algorithm) by using the stacking ensemble method which is to create an efficient ensemble predictive model that can handle the issue of imbalanced data. The classification performance of this predictive model is considerably better than the SVM with and without SMO training algorithm and many other conventional classifiers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,smo(sequential minimal optimization)トレーニングアルゴリズムを用いた支援ベクトル機械(svm)分類器の分類精度の向上を目的として,油・ガス機器データから故障や正常インスタンスを適切に分類する。 近年の故障解析では,SMOトレーニングアルゴリズムを実装せずにSVM技術を用いているが,本研究では,SMOトレーニングアルゴリズムを用いた場合,提案手法の方が優れた性能が得られることを示す。 さらに、SVM分類器の性能を向上させるために、ハイブリッドルールベースとニューラルネットワーク分類器であるアンサンブルアプローチを実装した(SMOトレーニングアルゴリズムを用いて)。 最適化研究は、不均衡データセットを扱う際の分類器の性能低下の結果である。 選択されたベストパフォーマンス分類器は、不均衡なデータの問題を処理できる効率的なアンサンブル予測モデルを作成するスタックングアンサンブル法を用いて、SVM分類器(SMOトレーニングアルゴリズム)と組み合わせる。 この予測モデルの分類性能は、SMOトレーニングアルゴリズムおよび他の多くの従来の分類器によるSVMよりもかなり優れている。

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