論文の概要: Discret2Di -- Deep Learning based Discretization for Model-based Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03413v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 09:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 18:15:17.485505
• Title: Discret2Di -- Deep Learning based Discretization for Model-based Diagnosis
• Title（参考訳）: Discret2Di -- モデルベース診断のためのディープラーニングに基づく離散化
• Authors: Lukas Moddemann and Henrik Sebastian Steude and Alexander Diedrich and Oliver Niggemann
• Abstract要約: 一貫性に基づく診断は、技術的応用を診断するための確立されたアプローチであるが、かなりのモデリング努力に悩まされている。 本稿では,一貫性に基づく診断のための論理式の自動学習手法としてDiscret2Diを提案する。 提示されたソリューションは、時系列と記号領域の両方からの機械学習を組み合わせて、一貫性に基づく診断のための論理規則の学習を自動化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.252498836623154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consistency-based diagnosis is an established approach to diagnose technical applications, but suffers from significant modeling efforts, especially for dynamic multi-modal time series. Machine learning seems to be an obvious solution, which becomes less obvious when looking at details: Which notion of consistency can be used? If logical calculi are still to be used, how can dynamic time series be transferred into the discrete world? This paper presents the methodology Discret2Di for automated learning of logical expressions for consistency-based diagnosis. While these logical calculi have advantages by providing a clear notion of consistency, they have the key problem of relying on a discretization of the dynamic system. The solution presented combines machine learning from both the time series and the symbolic domain to automate the learning of logical rules for consistency-based diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 一貫性に基づく診断は、技術的応用を診断するための確立されたアプローチであるが、特に動的マルチモーダル時系列のモデリングに悩まされている。 マシンラーニングは明らかなソリューションであるように思えるが、詳細を見ると明確ではない。 論理計算がまだ使われるなら、動的時系列はどのように離散世界へ転送できるか? 本稿では,一貫性に基づく診断のための論理式の自動学習手法としてDiscret2Diを提案する。 これらの論理計算には一貫性の明確な概念を提供することによる利点があるが、力学系の離散化に依存する重要な問題がある。 提示されたソリューションは、時系列と記号領域の両方からの機械学習を組み合わせて、一貫性に基づく診断のための論理規則の学習を自動化する。

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