論文の概要: KANS: Knowledge Discovery Graph Attention Network for Soft Sensing in Multivariate Industrial Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02015v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 15:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:53.236132
• Title: KANS: Knowledge Discovery Graph Attention Network for Soft Sensing in Multivariate Industrial Processes
• Title（参考訳）: KanS:多変量産業プロセスにおけるソフトセンシングのための知識発見グラフ注意ネットワーク
• Authors: Hwa Hui Tew, Gaoxuan Li, Fan Ding, Xuewen Luo, Junn Yong Loo, Chee-Ming Ting, Ze Yang Ding, Chee Pin Tan,
• Abstract要約: 本稿では,効果的なソフトセンシングのための知識探索グラフ注意ネットワークというフレームワークを提案する。 既存のディープラーニングソフトセンサーモデルとは異なり、kanSは多変量産業プロセス間の本質的な相関と不規則な関係を発見することができる。 実験結果から,KANSAはソフトセンシング性能において,すべてのベースラインと最先端手法を著しく上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.704540820918517
• License:
• Abstract: Soft sensing of hard-to-measure variables is often crucial in industrial processes. Current practices rely heavily on conventional modeling techniques that show success in improving accuracy. However, they overlook the non-linear nature, dynamics characteristics, and non-Euclidean dependencies between complex process variables. To tackle these challenges, we present a framework known as a Knowledge discovery graph Attention Network for effective Soft sensing (KANS). Unlike the existing deep learning soft sensor models, KANS can discover the intrinsic correlations and irregular relationships between the multivariate industrial processes without a predefined topology. First, an unsupervised graph structure learning method is introduced, incorporating the cosine similarity between different sensor embedding to capture the correlations between sensors. Next, we present a graph attention-based representation learning that can compute the multivariate data parallelly to enhance the model in learning complex sensor nodes and edges. To fully explore KANS, knowledge discovery analysis has also been conducted to demonstrate the interpretability of the model. Experimental results demonstrate that KANS significantly outperforms all the baselines and state-of-the-art methods in soft sensing performance. Furthermore, the analysis shows that KANS can find sensors closely related to different process variables without domain knowledge, significantly improving soft sensing accuracy.
• Abstract（参考訳）: ハード・トゥ・計測変数のソフトセンシングは、しばしば産業プロセスにおいて重要である。 現在のプラクティスは、精度の向上に成功を示す従来のモデリング技術に大きく依存しています。 しかし、それらは複雑なプロセス変数間の非線形の性質、動的特性、非ユークリッド依存を見落としている。 これらの課題に対処するために,有効なソフトセンシング(KANS)のための知識発見グラフ注意ネットワーク(Knowledge Discovery graph Attention Network)というフレームワークを提案する。 既存のディープラーニングソフトセンサーモデルとは異なり、kanSは事前に定義されたトポロジを伴わない多変量産業プロセス間の本質的な相関や不規則な関係を発見できる。 まず,センサ間の相関を捉えるために,異なるセンサの埋め込み間のコサイン類似性を取り入れた教師なしグラフ構造学習手法を提案する。 次に,多変量データを並列に計算し,複雑なセンサノードやエッジを学習する際のモデルを強化するグラフアテンションに基づく表現学習を提案する。 kanSを完全に探索するために、モデルの解釈可能性を示すための知識発見分析も実施されている。 実験結果から,KANSAはソフトセンシング性能において,すべてのベースラインと最先端手法を著しく上回っていることがわかった。 さらに, ドメイン知識を必要とせず, 異なるプロセス変数に密接な関連性を持つセンサを見出すことができ, ソフトセンシング精度を著しく向上することを示した。

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