論文の概要: Supervised Time Series Classification for Anomaly Detection in Subsea Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08013v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 18:25:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 16:55:12.918717
• Title: Supervised Time Series Classification for Anomaly Detection in Subsea Engineering
• Title（参考訳）: 海底における異常検出のための時系列分類の監督 工学
• Authors: Ergys \c{C}okaj, Halvor Snersrud Gustad, Andrea Leone, Per Thomas Moe, Lasse Moldestad
• Abstract要約: IntactとBrokenの2つの状態を持つ物理システムに基づくシミュレーションデータに対する教師付き機械学習分類アルゴリズムの使用について検討する。 本稿では,時間データの事前処理について,統計的分散と次元縮小の手法を用いて包括的な議論を行う。 本稿では,さまざまなパフォーマンス指標に基づく各種手法の比較を行い,機械学習を意思決定のツールとして活用することの利点を示す。
• 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: Time series classification is of significant importance in monitoring structural systems. In this work, we investigate the use of supervised machine learning classification algorithms on simulated data based on a physical system with two states: Intact and Broken. We provide a comprehensive discussion of the preprocessing of temporal data, using measures of statistical dispersion and dimension reduction techniques. We present an intuitive baseline method and discuss its efficiency. We conclude with a comparison of the various methods based on different performance metrics, showing the advantage of using machine learning techniques as a tool in decision making.
• Abstract（参考訳）: 時系列分類は構造システムのモニタリングにおいて重要である。 本研究では、IntactとBrokenの2つの状態を持つ物理システムに基づくシミュレーションデータに対する教師付き機械学習分類アルゴリズムの使用について検討する。 本稿では,時間データの事前処理について,統計的分散と次元縮小の手法を用いて包括的な議論を行う。 直感的なベースライン法を提案し,その効率性について議論する。 本稿では,さまざまなパフォーマンス指標に基づく各種手法の比較を行い,機械学習を意思決定のツールとして活用することの利点を示す。

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