論文の概要: Benchmarking Domain Adaptation for Chemical Processes on the Tennessee Eastman Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11247v2
• Date: Mon, 29 Jul 2024 09:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 00:56:53.600495
• Title: Benchmarking Domain Adaptation for Chemical Processes on the Tennessee Eastman Process
• Title（参考訳）: テネシー・イーストマン・プロセスの化学プロセスにおけるドメイン適応のベンチマーク
• Authors: Eduardo Fernandes Montesuma, Michela Mulas, Fred Ngolè Mboula, Francesco Corona, Antoine Souloumiac,
• Abstract要約: システムモニタリングにおいて、自動故障診断は、センサの読み取りに基づいてシステムの状態を推測する。 多くの要因がデータ確率分布の変化を誘発し、そのようなモデルを一般化する可能性を妨げている。 化学プロセスの文脈における領域適応手法のベンチマークのための新しいベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.83134644882906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In system monitoring, automatic fault diagnosis seeks to infer the systems' state based on sensor readings, e.g., through machine learning models. In this context, it is of key importance that, based on historical data, these systems are able to generalize to incoming data. In parallel, many factors may induce changes in the data probability distribution, hindering the possibility of such models to generalize. In this sense, domain adaptation is an important framework for adapting models to different probability distributions. In this paper, we propose a new benchmark, based on the Tennessee Eastman Process of Downs and Vogel (1993), for benchmarking domain adaptation methods in the context of chemical processes. Besides describing the process, and its relevance for domain adaptation, we describe a series of data processing steps for reproducing our benchmark. We then test 11 domain adaptation strategies on this novel benchmark, showing that optimal transport-based techniques outperform other strategies.
• Abstract（参考訳）: システム監視において、自動故障診断は、例えば、機械学習モデルを通してセンサーの読み取りに基づいてシステムの状態を推測しようとする。 この文脈では、歴史的データに基づいて、これらのシステムが受信データに一般化できることが重要である。 並行して、多くの要因がデータ確率分布の変化を誘発し、そのようなモデルが一般化する可能性を妨げている。 この意味で、ドメイン適応は異なる確率分布にモデルを適用するための重要なフレームワークである。 本稿では、化学プロセスの文脈におけるドメイン適応手法のベンチマークのための、テネシー・イーストマン・プロセス・オブ・ダウンズ・アンド・ヴォーゲル(1993)に基づく新しいベンチマークを提案する。 プロセスの説明とドメイン適応との関連性に加えて、ベンチマークを再現するための一連のデータ処理手順について述べる。 次に、この新しいベンチマークで11のドメイン適応戦略をテストし、最適なトランスポートベースの技術が他の戦略より優れていることを示す。

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