JP2018147172A - 異常検知装置、異常検知方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
学習処理制御部12は、学習処理を制御する。
単位時間が経過すると(S201でYes)、検知処理制御部15は、直近の単位時間分の観測データ群を観測データ記憶部123から取得し、当該観測データ群を前処理部13へ入力する(S202)。
β=(β_{test,1}/β'_{train,1}+β_{test,2}/β'_{train,2}+β_{test,3}/β'_{train,3})/(1/β'_{train,1}+1/β'_{train,2}+1/β'_{train,3})
これは、重み係数を、教師データ又は学習データに基づくMSEの平均の逆数(1/β'_{train,i})とすることで、教師データ又は学習データに基づくMSEが大きいほど、観測データに基づくMSEの重みを小さくしていることを示す。
11 受信部
12 学習処理制御部
13 前処理部
14 学習部
15 検知処理制御部
16 検知部
20 測定装置
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
121 教師データ記憶部
122 パラメータ記憶部
123 観測データ記憶部
124 学習結果記憶部
125 学習データ記憶部
B バス
N1 ネットワーク
Claims (8)
- 異常の検知対象が正常である場合に前記検知対象から得られる複数の種別のデータのデータ要素間の相関関係を、前記データ要素間の相関の高さに基づいて分類される単位ごとに、当該単位に関して生成される複数の学習器を用いて学習し、学習結果を出力する学習部と、
前記検知対象から複数のタイミングで得られる複数の種別のデータのデータ要素群について、前記単位ごとに、当該単位に係る学習結果に基づいて、当該単位に分類されるデータ要素群の相関関係の崩れの程度を示す異常度を算出し、前記単位ごとの異常度に基づいて前記検知対象の異常を検知する検知部と、
を有することを特徴とする異常検知装置。 - 前記単位は、前記種別ごとの単位である、
ことを特徴とする請求項1記載の異常検知装置。 - 異常の検知対象が正常である場合に前記検知対象から得られる複数の種別のデータのデータ要素群を、相関の高さに基づいて複数の集合に分類する分類部を有し、
前記単位は、前記集合ごとの単位である、
ことを特徴とする請求項1記載の異常検知装置。 - 前記検知部は、
前記単位ごとの異常度の平均、
又は、異常の検知対象が正常である場合のデータ要素群について前記単位ごとに前記学習結果に基づいて算出される異常度を重みとする、前記単位ごとの異常度の重み付け平均、
又は、少なくとも一つの前記単位に係る異常度が閾値を超えるか、
又は、全ての前記単位に係る異常度が閾値を超えるか、
又は、異常度が閾値を超える前記単位の数、
に基づいて前記検知対象の異常を検知する、
ことを特徴とする請求項1乃至3いずれか一項記載の異常検知装置。 - 異常の検知対象が正常である場合に前記検知対象から得られる複数の種別のデータのデータ要素間の相関関係を、前記データ要素間の相関の高さに基づいて分類される単位ごとに、当該単位に関して生成される複数の学習器を用いて学習し、学習結果を出力する学習手順と、
前記検知対象から複数のタイミングで得られる複数の種別のデータのデータ要素群について、前記単位ごとに、当該単位に係る学習結果に基づいて、当該単位に分類されるデータ要素群の相関関係の崩れの程度を示す異常度を算出し、前記単位ごとの異常度に基づいて前記検知対象の異常を検知する検知手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする異常検知方法。 - 前記単位は、前記種別ごとの単位である、
ことを特徴とする請求項5記載の異常検知方法。 - 異常の検知対象が正常である場合に前記検知対象から得られる複数の種別のデータのデータ要素群を、相関の高さに基づいて複数の集合に分類する分類手順を有し、
前記単位は、前記集合ごとの単位である、
ことを特徴とする請求項5記載の異常検知方法。 - 請求項1乃至4いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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