論文の概要: Probabilistic Machine Learning for Uncertainty-Aware Diagnosis of Industrial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18810v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 08:59:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.784827
• Title: Probabilistic Machine Learning for Uncertainty-Aware Diagnosis of Industrial Systems
• Title（参考訳）: 産業システムの不確実性認識のための確率論的機械学習
• Authors: Arman Mohammadi, Mattias Krysander, Daniel Jung, Erik Frisk,
• Abstract要約: 本研究では、アンサンブル確率論的機械学習を用いて、データ駆動一貫性に基づく診断の診断特性を改善するフレームワークを提案する。 本手法はアブレーション法と比較解析法の両方を用いていくつかのケーススタディで評価され, 診断基準の範囲で一貫した改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7946438090394903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks has been increasingly applied in fault diagnostics, where it uses historical data to capture systems behavior, bypassing the need for high-fidelity physical models. However, despite their competence in prediction tasks, these models often struggle with the evaluation of their confidence. This matter is particularly important in consistency-based diagnosis where decision logic is highly sensitive to false alarms. To address this challenge, this work presents a diagnostic framework that uses ensemble probabilistic machine learning to improve diagnostic characteristics of data driven consistency based diagnosis by quantifying and automating the prediction uncertainty. The proposed method is evaluated across several case studies using both ablation and comparative analyses, showing consistent improvements across a range of diagnostic metrics.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、過去のデータを使ってシステムの振る舞いを捉え、高忠実度物理モデルの必要性を回避し、障害診断にますます応用されている。 しかしながら、予測タスクに精通しているにもかかわらず、これらのモデルは信頼度の評価に苦慮することが多い。 この問題は、決定論理が誤報に非常に敏感な一貫性に基づく診断において特に重要である。 この課題に対処するため、本研究では、アンサンブル確率的機械学習を用いて、予測不確実性を定量化し、自動化することにより、データ駆動一貫性に基づく診断の診断特性を改善する診断フレームワークを提案する。 本手法はアブレーション法と比較解析法の両方を用いていくつかのケーススタディで評価され, 診断基準の範囲で一貫した改善が見られた。

関連論文リスト

• UBMF: Uncertainty-Aware Bayesian Meta-Learning Framework for Fault Diagnosis with Imbalanced Industrial Data [1.3712556476519442]
  機械機器の故障診断には、データ収集、特徴抽出、パターン認識が含まれる。 本研究では,4つのモジュールを統合したUncertainty-Aware Bayesian Meta-Learning Framework (UBMF)を提案する。 UBMFは10のAny-way 1-5ショットの診断タスクで平均42.22%の改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T18:05:18Z)
• Uncertainty-aware abstention in medical diagnosis based on medical texts [87.88110503208016]
  本研究は,AI支援医療診断における信頼性の重要課題について論じる。 本研究は,診断に自信がなければ,診断システムによる意思決定の回避を可能にする選択予測手法に焦点をあてる。 我々は、選択予測タスクにおける信頼性を高めるための新しい最先端手法であるHUQ-2を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T10:15:21Z)
• Towards Equitable ASD Diagnostics: A Comparative Study of Machine and Deep Learning Models Using Behavioral and Facial Data [2.6353853440763113]
  自閉症スペクトラム障害(ASD)は性差によって診断されることが多い。 本研究では, 機械学習モデル, 特にランダムフォレストと畳み込みニューラルネットワークを評価し, ASD 診断の精度を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T05:26:04Z)
• Unified Uncertainty Estimation for Cognitive Diagnosis Models [70.46998436898205]
  本稿では,幅広い認知診断モデルに対する統一的不確実性推定手法を提案する。 診断パラメータの不確かさをデータ・アスペクトとモデル・アスペクトに分解する。 本手法は有効であり,認知診断の不確実性に関する有用な知見を提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T13:48:20Z)
• A Foundational Framework and Methodology for Personalized Early and Timely Diagnosis [84.6348989654916]
  本稿では,早期診断とタイムリー診断のための基礎的枠組みを提案する。 診断過程を概説する決定論的アプローチに基づいている。 機械学習と統計手法を統合し、最適なパーソナライズされた診断経路を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T14:42:31Z)
• Towards the Identifiability and Explainability for Personalized Learner Modeling: An Inductive Paradigm [36.60917255464867]
  本稿では,エンコーダ・デコーダモデルにインスパイアされた新しい応答効率応答パラダイムに基づく,識別可能な認知診断フレームワークを提案する。 診断精度を損なうことなく,ID-CDFが効果的に対処できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T07:18:02Z)
• Benchmarking Scalable Epistemic Uncertainty Quantification in Organ Segmentation [7.313010190714819]
  モデル予測に関連する不確実性の定量化は 重要な臨床応用に不可欠です 自動臓器分割のためのディープラーニングに基づく手法は,診断と治療計画を支援する上で有望であることを示す。 医用画像解析設定においてどの方法が好ましいかは不明確である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T00:09:33Z)
• Generalized Out-of-distribution Fault Diagnosis (GOOFD) via Internal Contrastive Learning [8.583116999933731]
  本稿では,診断サブタスクを統合するために,一般化されたアウト・オブ・ディストリビューション障害診断フレームワークを提案する。 内部のコントラスト学習とマハラノビス距離に基づく統一的な断層診断手法が提案手法の基盤となる。 提案手法は,複数の故障診断タスクに適用可能であり,既存の単一タスク法よりも優れた性能を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T07:50:25Z)
• Probabilistic Bearing Fault Diagnosis Using Gaussian Process with Tailored Feature Extraction [10.064000794573756]
  転がり軸受は、過酷な環境下での長時間の運転により、様々な障害にさらされる。 現在の深層学習法は, 決定論的分類の形で軸受断層診断を行う。 本研究では,予測の不確実性を考慮した確率的故障診断フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-19T18:34:29Z)
• Anytime Diagnosis for Reconfiguration [52.77024349608834]
  我々は、いつでも直接診断できるflexdiagを紹介し分析する。 特徴モデルの領域からの構成ベンチマークと自動車領域からの産業構成知識ベースを使用して、性能および診断品質に関するアルゴリズムを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T11:45:52Z)
• Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic Diagnosis [50.15205065710629]
  臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。 本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T13:16:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。