論文の概要: Bayesian Structural Learning for an Improved Diagnosis of Cyber-Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00987v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 11:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 18:27:36.140029
• Title: Bayesian Structural Learning for an Improved Diagnosis of Cyber-Physical Systems
• Title（参考訳）: サイバー物理システムの診断改善のためのベイズ構造学習
• Authors: Nicolas Olivain, Philipp Tiefenbacher and Jens Kohl
• Abstract要約: 本稿では,構造化診断モデルの自動学習のためのスケーラブルアルゴリズムを提案する。 比較アルゴリズムと同等のパフォーマンスを提供し、解釈性を向上させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8379286663107844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The diagnosis of cyber-physical systems (CPS) is based on a representation of functional and faulty behaviour which is combined with system observations taken at runtime to detect faulty behaviour and reason for its root cause. In this paper we propose a scalable algorithm for an automated learning of a structured diagnosis model which -- although having a reduced size -- offers equal performance to comparable algorithms while giving better interpretability. This allows tackling challenges of diagnosing CPS: automatically learning a diagnosis model even with hugely imbalanced data, reducing the state-explosion problem when searching for a root cause, and an easy interpretability of the results. Our approach differs from existing methods in two aspects: firstly, we aim to learn a holistic global representation which is then transformed to a smaller, label-specific representation. Secondly, we focus on providing a highly interpretable model for an easy verification of the model and to facilitate repairs. We evaluated our approach on data sets relevant for our problem domain. The evaluation shows that the algorithm overcomes the mentioned problems while returning a comparable performance.
• Abstract（参考訳）: サイバーフィジカルシステム(cps)の診断は、障害行動とその根本原因を検出するために実行時のシステム観測と組み合わせられた機能的および欠陥的行動の表現に基づいている。 本稿では,構造化診断モデルの自動学習のためのスケーラブルなアルゴリズムを提案する。 これにより、cps診断の課題に取り組むことができる: 極めて不均衡なデータでも自動的に診断モデルを学習し、根本原因を探す際の状態爆発問題を低減し、結果の解釈が容易である。 提案手法は既存の手法とは2つの点で異なる。まず,より小さなラベル固有の表現に変換される包括的グローバル表現を学習することを目指す。 第二に、モデルの容易な検証と修理を容易にするために、高度に解釈可能なモデルを提供することに注力する。 問題領域に関連するデータセットに対する我々のアプローチを評価した。 評価の結果,アルゴリズムは同等の性能を返却しながら,上述した問題を克服することがわかった。

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