論文の概要: Semi-supervised Anomaly Detection via Adaptive Reinforcement Learning-Enabled Method with Causal Inference for Sensor Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06925v2
• Date: Thu, 16 May 2024 14:17:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 13:02:53.325845
• Title: Semi-supervised Anomaly Detection via Adaptive Reinforcement Learning-Enabled Method with Causal Inference for Sensor Signals
• Title（参考訳）: センサ信号に対する因果推論を用いた適応強化学習による半教師付き異常検出
• Authors: Xiangwei Chen, Ruliang Xiaoa, Zhixia Zeng, Zhipeng Qiu, Shi Zhang, Xin Du,
• Abstract要約: センサ信号の半教師付き異常検出は、スマート製造におけるシステムの信頼性確保に不可欠である。 本稿では,三重補足型因果強化学習モデル(Tri-CRLAD)を革新的に構築する。 7つのセンサ信号データセットに対する実験結果から、Tri-CRLADは9つの最先端のベースライン法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.249261198557218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised anomaly detection for sensor signals is critical in ensuring system reliability in smart manufacturing. However, existing methods rely heavily on data correlation, neglecting causality and leading to potential misinterpretations due to confounding factors. Moreover, while current reinforcement learning-based methods can effectively identify known and unknown anomalies with limited labeled samples, these methods still face several challenges, such as under-utilization of priori knowledge, lack of model flexibility, and deficient reward feedback during environmental interactions. To address the above problems, this paper innovatively constructs a counterfactual causal reinforcement learning model, termed Triple-Assisted Causal Reinforcement Learning Anomaly Detector (Tri-CRLAD). The model leverages causal inference to extract the intrinsic causal feature in data, enhancing the agent's utilization of prior knowledge and improving its generalization capability. In addition, Tri-CRLAD features a triple decision support mechanism, including a sampling strategy based on historical similarity, an adaptive threshold smoothing adjustment strategy, and an adaptive decision reward mechanism. These mechanisms further enhance the flexibility and generalization ability of the model, enabling it to effectively respond to various complex and dynamically changing environments. Experimental results across seven diverse sensor signal datasets demonstrate that Tri-CRLAD outperforms nine state-of-the-art baseline methods. Notably, Tri-CRLAD achieves up to a 23\% improvement in anomaly detection stability with minimal known anomaly samples, highlighting its potential in semi-supervised anomaly detection scenarios. Our code is available at https://github.com/Aoudsung/Tri-CRLAD.
• Abstract（参考訳）: センサ信号の半教師付き異常検出は、スマート製造におけるシステムの信頼性確保に不可欠である。 しかし、既存の手法はデータ相関に大きく依存しており、因果関係を無視し、要因の相違による潜在的な誤解につながっている。 さらに、現在の強化学習に基づく手法は、ラベル付きサンプルが限られている既知の未知の異常を効果的に識別することができるが、これらの手法は、事前知識の未活用、モデルの柔軟性の欠如、環境相互作用における報酬フィードバックの欠如など、いくつかの課題に直面している。 そこで本研究では,Tri-CRLAD(Tri-CRLAD:Tri-Assisted Causal Reinforcement Learning Anomaly Detector)と呼ばれる因果強化学習モデルを構築した。 このモデルは因果推論を利用して、データ中の固有の因果的特徴を抽出し、エージェントの事前知識の利用を高め、その一般化能力を向上させる。 さらに、Tri-CRLADは、歴史的類似性に基づくサンプリング戦略、適応しきい値平滑化調整戦略、適応決定報酬機構を含むトリプル決定支援機構を備えている。 これらのメカニズムはモデルの柔軟性と一般化能力をさらに強化し、様々な複雑で動的に変化する環境に効果的に対応できるようにする。 7つのセンサ信号データセットに対する実験結果から、Tri-CRLADは9つの最先端のベースライン法より優れていることが示された。 特にTri-CRLADは、最小限の既知の異常サンプルによる異常検出安定性を最大23倍改善し、半教師付き異常検出シナリオにおけるその可能性を強調している。 私たちのコードはhttps://github.com/Aoudsung/Tri-CRLAD.comで公開されています。

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