論文の概要: Comparative Study on Semi-supervised Learning Applied for Anomaly Detection in Hydraulic Condition Monitoring System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02709v3
• Date: Sun, 03 Nov 2024 00:28:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:30.520551
• Title: Comparative Study on Semi-supervised Learning Applied for Anomaly Detection in Hydraulic Condition Monitoring System
• Title（参考訳）: 油圧モニタリングシステムにおける異常検出に応用した半教師あり学習の比較検討
• Authors: Yongqi Dong, Kejia Chen, Zhiyuan Ma,
• Abstract要約: 本研究では,油圧モニタリングシステムにおける異常検出に応用した半教師付き学習手法を系統的に比較した。 カスタマイズされた極端学習マシンをベースとした半教師付きHELMモデルは、最先端の性能(99.5%)、最低偽陽性率(0.015)、最高のF1スコア(0.985)が他の半教師付き手法を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.516482813043172
• License:
• Abstract: Condition-based maintenance is becoming increasingly important in hydraulic systems. However, anomaly detection for these systems remains challenging, especially since that anomalous data is scarce and labeling such data is tedious and even dangerous. Therefore, it is advisable to make use of unsupervised or semi-supervised methods, especially for semi-supervised learning which utilizes unsupervised learning as a feature extraction mechanism to aid the supervised part when only a small number of labels are available. This study systematically compares semi-supervised learning methods applied for anomaly detection in hydraulic condition monitoring systems. Firstly, thorough data analysis and feature learning were carried out to understand the open-sourced hydraulic condition monitoring dataset. Then, various methods were implemented and evaluated including traditional stand-alone semi-supervised learning models (e.g., one-class SVM, Robust Covariance), ensemble models (e.g., Isolation Forest), and deep neural network based models (e.g., autoencoder, Hierarchical Extreme Learning Machine (HELM)). Typically, this study customized and implemented an extreme learning machine based semi-supervised HELM model and verified its superiority over other semi-supervised methods. Extensive experiments show that the customized HELM model obtained state-of-the-art performance with the highest accuracy (99.5%), the lowest false positive rate (0.015), and the best F1-score (0.985) beating other semi-supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 油圧システムでは、コンディションベースのメンテナンスがますます重要になっている。 しかし、異常なデータが乏しく、そのようなデータのラベル付けが面倒で危険であるため、これらのシステムの異常検出は依然として困難である。 したがって、教師なしあるいは半教師なしの手法、特に少数のラベルが利用可能である場合に、教師なし学習を特徴抽出機構として活用する半教師なし学習に利用することが望ましい。 本研究では,油圧モニタリングシステムにおける異常検出に応用した半教師付き学習手法を系統的に比較した。 まず、オープンソースの水理条件モニタリングデータセットを理解するために、詳細なデータ分析と特徴学習を行った。 そして、従来のスタンドアロン半教師付き学習モデル(例えば、一級SVM、ロバスト共分散)、アンサンブルモデル(例えば、孤立林)、ディープニューラルネットワークベースモデル(例えば、オートエンコーダ、階層学習マシン(HELM))など、様々な手法が実装され評価された。 典型的には、この研究は、極端な学習マシンに基づく半教師付きHELMモデルをカスタマイズし、実装し、他の半教師付き手法よりもその優位性を検証した。 大規模な実験により、カスタマイズされたHELMモデルは、高い精度(99.5%)、低い偽陽性率(0.015)、そして最高のF1スコア(0.985)が、他の半教師付き手法に勝っていることが示された。

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