Fugu-MT 論文翻訳(概要): Design of Multi-model Linear Inferential Sensors with SVM-based Switching Logic

論文の概要: Design of Multi-model Linear Inferential Sensors with SVM-based Switching Logic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08961v1
Date: Fri, 17 Jun 2022 18:34:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-22 17:36:03.216983
Title: Design of Multi-model Linear Inferential Sensors with SVM-based Switching Logic
Title（参考訳）: SVMを用いたスイッチング論理を用いた多モデル線形推論センサの設計
Authors: Martin Mojto, Miroslav Fikar, Radoslav Paulen
Abstract要約: 多モデル線形推論センサは、予測精度が向上するが、モデル構造とトレーニングの簡易化を約束する。マルチモデル推論センサ設計への標準的なアプローチは、1)データラベリング(個々のモデルのトレーニングサブセットを確立する)、2)データ分類(モデルのスイッチングロジックを作成する)、3)個々のモデルのトレーニングという3つのステップから構成される。我々の貢献は、上述した2つの問題、すなわち、問題 a に対して、スイッチングロジック識別と組み合わせた新しい SVM ベースのモデルトレーニングを導入し、問題 b に対して、データラベリングの直接最適化を提案することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the problem of data-based design of multi-model linear inferential (soft) sensors. The multi-model linear inferential sensors promise increased prediction accuracy yet simplicity of the model structure and training. The standard approach to the multi-model inferential sensor design consists in three separate steps: 1) data labeling (establishing training subsets for individual models), 2) data classification (creating a switching logic for the models), and 3) training of individual models. There are two main issues with this concept: a) as steps 2) & 3) are separate, discontinuities can occur when switching between the models; b) as steps 1) & 3) are separate, data labelling disregards the quality of the resulting model. Our contribution aims at both the mentioned problems, where, for the problem a), we introduce a novel SVM-based model training coupled with switching logic identification and, for the problem b), we propose a direct optimization of data labelling. We illustrate the proposed methodology and its benefits on an example from the chemical engineering domain.
Abstract（参考訳）: マルチモデル線形推論(ソフト)センサのデータベース設計の問題について検討する。多モデル線形推論センサは、予測精度が向上するが、モデル構造とトレーニングは単純である。マルチモデル推論センサ設計への標準的なアプローチは、1)データラベリング(個々のモデルのトレーニングサブセットを確立する)、2)データ分類(モデルのスイッチングロジックを作成する)、3)個々のモデルのトレーニングという3つのステップから構成される。この概念には2つの大きな問題があります a) ステップ 2) と 3) は分離しているため、モデル間の切り替え時に不連続が生じることがある。 b) ステップ(1)及び(3)が分離されている場合、データラベリングは結果のモデルの品質を無視します。私たちの貢献は、上記の問題、つまり、問題の両方を目標としています。 a) SVMベースの新しいモデルトレーニングを導入し, スイッチングロジックの識別を併用し, その問題に対処する。 b) データラベリングの直接最適化を提案する。ケミカルエンジニアリング分野の例として,提案手法とその利点について解説する。

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