論文の概要: A Federated Data Fusion-Based Prognostic Model for Applications with Multi-Stream Incomplete Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07474v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 17:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 13:36:37.154361
• Title: A Federated Data Fusion-Based Prognostic Model for Applications with Multi-Stream Incomplete Signals
• Title（参考訳）: フェデレートデータ融合に基づくマルチストリーム不完全信号応用のための予測モデル
• Authors: Madi Arabi and Xiaolei Fang
• Abstract要約: 本稿では、複数のユーザが共同で障害時間予測モデルを構築することができるフェデレーション予測モデルを提案する。 数値解析により,提案モデルの性能は古典的非フェデレーション予測モデルと同一であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450405446885067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most prognostic methods require a decent amount of data for model training. In reality, however, the amount of historical data owned by a single organization might be small or not large enough to train a reliable prognostic model. To address this challenge, this article proposes a federated prognostic model that allows multiple users to jointly construct a failure time prediction model using their multi-stream, high-dimensional, and incomplete data while keeping each user's data local and confidential. The prognostic model first employs multivariate functional principal component analysis to fuse the multi-stream degradation signals. Then, the fused features coupled with the times-to-failure are utilized to build a (log)-location-scale regression model for failure prediction. To estimate parameters using distributed datasets and keep the data privacy of all participants, we propose a new federated algorithm for feature extraction. Numerical studies indicate that the performance of the proposed model is the same as that of classic non-federated prognostic models and is better than that of the models constructed by each user itself.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの確率的手法は、モデルトレーニングに十分な量のデータを必要とする。 しかし、実際には、1つの組織が所有する歴史的データの量は、信頼できる予測モデルを訓練するのに十分でないか、小さいかもしれない。 この課題に対処するため,本論文では,複数のユーザがマルチストリーム,高次元,不完全なデータを用いて,各ユーザのデータをローカルかつ機密に保ちながら,共同で障害時間予測モデルを構築することのできる,フェデレーション付き予測モデルを提案する。 予測モデルは、まず多変量主成分分析を用いてマルチストリーム劣化信号を融合する。 次に, 故障予測のための (log) 位置スケール回帰モデルを構築するために, 時間と障害を結合した融合特徴を利用する。 分散データセットを用いてパラメータを推定し,全参加者のデータプライバシを保持するために,特徴抽出のための新しいフェデレーションアルゴリズムを提案する。 数値的研究により,提案モデルの性能は従来の非フェデレート予測モデルと同等であり,各ユーザ自身が構築したモデルよりも優れていることが示された。

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