論文の概要: Spatial-temporal associations representation and application for process monitoring using graph convolution neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05250v1
• Date: Wed, 11 May 2022 03:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 18:12:52.425416
• Title: Spatial-temporal associations representation and application for process monitoring using graph convolution neural network
• Title（参考訳）: グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた時空間関連表現とプロセスモニタリングへの応用
• Authors: Hao Ren, Chunhua Yang, Xiaojun Liang, Zhiwen Chen, and Weihua Gui
• Abstract要約: 本稿では,時間とともに動作状態を表現できる動的アソシエーションの特性について述べる。 空間ベースグラフ畳み込みニューラルネットワーク(SGCN)に基づく新しいプロセス監視手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.484876339660117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial process data reflects the dynamic changes of operation conditions, which mainly refer to the irregular changes in the dynamic associations between different variables in different time. And this related associations knowledge for process monitoring is often implicit in these dynamic monitoring data which always have richer operation condition information and have not been paid enough attention in current research. To this end, a new process monitoring method based on spatial-based graph convolution neural network (SGCN) is proposed to describe the characteristics of the dynamic associations which can be used to represent the operation status over time. Spatia-temporal graphs are firstly defined, which can be used to represent the characteristics of node attributes (dynamic edge features) dynamically changing with time. Then, the associations between monitoring variables at a certain time can be considered as the node attributes to define a snapshot of the static graph network at the certain time. Finally, the snapshot containing graph structure and node attributes is used as model inputs which are processed to implement graph classification by spatial-based convolution graph neural network with aggregate and readout steps. The feasibility and applicability of this proposed method are demonstrated by our experimental results of benchmark and practical case application.
• Abstract（参考訳）: 産業プロセスデータは、動作条件の動的変化を反映しており、主に異なる時間における異なる変数間の動的関連の不規則な変化を指す。 そして、この関連したプロセス監視に関する知識は、常によりリッチな操作条件情報を持ち、現在の研究で十分な注意を払っていない動的な監視データにおいて暗黙的に存在します。 この目的のために,空間ベースグラフ畳み込みニューラルネットワーク(SGCN)に基づく新しいプロセス監視手法を提案し,時間とともに動作状態を表すために使用できる動的アソシエーションの特性について述べる。 Spatia-temporal graph は、時間とともに動的に変化するノード属性(動的エッジ特徴)の特徴を表現するために使われる。 そして、ある時点における変数の監視の間の関連を、特定の時点における静的グラフネットワークのスナップショットを定義するノード属性とみなすことができる。 最後に、グラフ構造とノード属性を含むスナップショットをモデル入力として使用し、集約および読み出しステップを備えた空間ベースの畳み込みグラフニューラルネットワークによるグラフ分類を実装する。 本手法の有効性と適用性は,本手法のベンチマークおよび実例適用実験により実証した。

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