論文の概要: DQLAP: Deep Q-Learning Recommender Algorithm with Update Policy for a Real Steam Turbine System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06399v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 16:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 15:33:09.892533
• Title: DQLAP: Deep Q-Learning Recommender Algorithm with Update Policy for a Real Steam Turbine System
• Title（参考訳）: DQLAP:実蒸気タービンシステムの更新ポリシー付き深部Q-Learning Recommenderアルゴリズム
• Authors: M.H. Modirrousta, M. Aliyari Shoorehdeli, M. Yari, A. Ghahremani
• Abstract要約: 機械学習とディープラーニングは、データに基づく故障診断のための様々な手法を提案している。 本稿では,断層検出のための深層学習と強化学習に基づくフレームワークを開発することを目的とする。
• 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: In modern industrial systems, diagnosing faults in time and using the best methods becomes more and more crucial. It is possible to fail a system or to waste resources if faults are not detected or are detected late. Machine learning and deep learning have proposed various methods for data-based fault diagnosis, and we are looking for the most reliable and practical ones. This paper aims to develop a framework based on deep learning and reinforcement learning for fault detection. We can increase accuracy, overcome data imbalance, and better predict future defects by updating the reinforcement learning policy when new data is received. By implementing this method, we will see an increase of $3\%$ in all evaluation metrics, an improvement in prediction speed, and $3\%$ - $4\%$ in all evaluation metrics compared to typical backpropagation multi-layer neural network prediction with similar parameters.
• Abstract（参考訳）: 現代の産業システムでは、時間的欠陥の診断と最良の方法の使用がますます重要になっている。 障害が検出されない場合や遅れが検出されない場合、システムやリソースを無駄にすることができる。 マシンラーニングとディープラーニングは,データベース障害診断のための様々な手法を提案し,最も信頼性が高く実用的な方法を模索している。 本稿では,欠陥検出のためのディープラーニングと強化学習に基づくフレームワークの開発を目的とする。 新しいデータが受信された場合、強化学習ポリシーを更新することにより、精度を高め、データの不均衡を克服し、将来の欠陥を予測することができる。 この手法を実装することで、同様のパラメータを持つ典型的なバックプロパゲーション多層ニューラルネットワーク予測と比較して、すべての評価指標に3.5%ドル、予測速度に3.5%ドル、全ての評価指標に4.5%ドルが増加します。

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