Kullback-Leibler カーネルによる正規化周波数スペクトル判別とその圧力調整器劣化診断への応用  [in Japanese] Deterioration Diagnosis of Pressure Regulator for High Pressure Gas by Spectrum Classification with the Kullback-Leibler Kernel  [in Japanese]

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Abstract

線形判別学習機械であるサポートベクタマシン(SVM)は,非線形判別を可能とするカーネル法との組合せにより,今世紀に入り目覚ましい成功を収め今なお発展し続けている.しかしながら,能力の高い判別器の構成のためにはパラメータのチューニングに加え,適切なカーネル関数の設計が不可欠である.本研究では,正規化周波数スペクトル判別問題に対し,確率分布間の近さを測る指標であるKullback-Leiblerダイバージェンスをもとに作成されたカーネル関数を使用することで,より判別能力の高い非線形SVMの構成を目指す.また,その方法を高圧ガス圧力調整器のゴム膜劣化の診断に応用する.その結果として,本応用事例に対しては多項式カーネル,ガウシアンカーネルなどの一般によく使用されるカーネル関数を使用するよりも,高い判別性能をもつことを実験的に示す.

Journal

  • The IEICE transactions on information and systems

    The IEICE transactions on information and systems 90(10), 2787-2797, 2007-10-01

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  21

Cited by:  4

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007380586
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12099634
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    18804535
  • NDL Article ID
    8965266
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-779
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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