論文の概要: Three-layer deep learning network random trees for fault detection in chemical production process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00311v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 15:03:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 22:48:00.973960
• Title: Three-layer deep learning network random trees for fault detection in chemical production process
• Title（参考訳）: 化学製造プロセスにおける断層検出のための3層深層学習ネットワークランダムツリー
• Authors: Ming Lu, Zhen Gao, Ying Zou, Zuguo Chen, Pei Li,
• Abstract要約: 3層深層学習ネットワークランダムツリー(TDLN-trees)と呼ばれる新しい断層検出モデルを提案する。 まず、ディープラーニングコンポーネントは、産業データから時間的特徴を抽出し、それらを組み合わせて高レベルのデータ表現に変換する。 次に、機械学習コンポーネントは、最初のステップで抽出された特徴を処理し、分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.996134219601513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the development of technology, the chemical production process is becoming increasingly complex and large-scale, making fault detection particularly important. However, current detective methods struggle to address the complexities of large-scale production processes. In this paper, we integrate the strengths of deep learning and machine learning technologies, combining the advantages of bidirectional long and short-term memory neural networks, fully connected neural networks, and the extra trees algorithm to propose a novel fault detection model named three-layer deep learning network random trees (TDLN-trees). First, the deep learning component extracts temporal features from industrial data, combining and transforming them into a higher-level data representation. Second, the machine learning component processes and classifies the features extracted in the first step. An experimental analysis based on the Tennessee Eastman process verifies the superiority of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 技術の発達に伴い、化学製造プロセスはますます複雑で大規模になり、特に故障検出が重要になっている。 しかし、現在の刑事法は、大規模生産プロセスの複雑さに対処するのに苦労している。 本稿では,ディープラーニングと機械学習技術の強みを統合し,双方向の長期・短期記憶型ニューラルネットワーク,完全連結型ニューラルネットワークの利点と,三層深層学習型ニューラルネットワークランダムツリー(TDLN-trees)と呼ばれる新しい故障検出モデルを提案する。 まず、ディープラーニングコンポーネントは、産業データから時間的特徴を抽出し、それらを組み合わせて高レベルのデータ表現に変換する。 次に、機械学習コンポーネントは、最初のステップで抽出された特徴を処理し、分類する。 テネシー・イーストマン法に基づく実験解析により,提案手法の優位性を検証した。

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