論文の概要: Classification of hazard event via language fractal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05263v1
- Date: Mon, 12 Sep 2022 14:13:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 13:01:49.017587
- Title: Classification of hazard event via language fractal
- Title（参考訳）: 言語フラクタルによる危険事象の分類
- Authors: Zhenhua Wang, Dong Gao, Bin Wang, Ming Ren
- Abstract要約: フラクタル法によるHaE分類を言語の観点から検討するために,DLFと呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。
HmF-DFAと呼ばれる新しいマルチフラクタル法を提案し、時系列と見なされるHaEベクトルを解析してHaEフラクタル系列を計算する。
最後に,HaEフラクタル系列を処理する階層型ゲーティングニューラルネットワーク(HGNN)を設計し,HaEの分類を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.257460513878887
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: HAZOP is a safety paradigm undertaken to reveal hazards in industry, its
report covers valuable hazard events (HaE). The research on HaE classification
has much irreplaceable pragmatic values. However, no study has paid such
attention to this topic. In this paper, we present a novel deep learning model
termed DLF to explore the HaE classification through fractal method from the
perspective of language. The motivation is that (1): HaE can be naturally
regarded as a kind of time series; (2): the meaning of HaE is driven by word
arrangement. Specifically, first we employ BERT to vectorize HaE. Then, we
propose a new multifractal method termed HmF-DFA to calculate HaE fractal
series by analyzing the HaE vector who is regarded as a time series. Finally,
we design a new hierarchical gating neural network (HGNN) to process the HaE
fractal series to accomplish the classification of HaE. We take 18 processes
for case study. We launch the experiment on the basis of their HAZOP reports.
Experimental results demonstrate that our DLF classifier is satisfactory and
promising, the proposed HmF-DFA and HGNN are effective, and the introduction of
language fractal into HaE is feasible. Our HaE classification system can serve
HAZOP and bring application incentives to experts, engineers, employees, and
other enterprises, which is conducive to the intelligent development of
industrial safety. We hope our research can contribute added support to the
daily practice in industrial safety and fractal theory.
- Abstract（参考訳）: HAZOPは産業の危険を明らかにするための安全パラダイムであり、報告書は有害事象(HaE)をカバーしている。
HaE分類の研究は、置換不可能な実用値を持っている。
しかし、この話題にそれほど注意を払っていない。
本稿では,言語の観点からのフラクタル法によるHaE分類を探索するために,DLFと呼ばれる新しい深層学習モデルを提案する。
その動機は、(1)HaEは自然に時系列の一種とみなすことができ、(2)HaEの意味は単語配列によって駆動されるということである。
具体的には、まずBERTを使ってHaEをベクトル化する。
次に,HmF-DFAと呼ばれる新しいマルチフラクタル手法を提案し,時系列と見なされるHaEベクトルを解析してHaEフラクタル系列を計算する。
最後に,新たな階層型ゲーティングニューラルネットワーク(hgnn)を設計し,haeフラクタル系列を処理し,haeの分類を行う。
ケーススタディには18のプロセスが必要です。
実験はHAZOPレポートに基づいて開始する。
実験の結果,dlf分類器は満足でき,有望であり,提案するhmf-dfaとhgnnは有効であり,haeへの言語フラクタルの導入は可能であった。
私たちのHaE分類システムは、HAZOPに役立ち、専門家、エンジニア、従業員、その他の企業にアプリケーションインセンティブをもたらします。
我々は,産業安全とフラクタル理論の日々の実践に,我々の研究が貢献できることを願っている。
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