キーグラフとSOMを用いた稀な重要事象抽出による燃料電池の損傷評価  [in Japanese] Damage Evaluation on Fuel Cells by Extraction of Essential Events Using KeyGraph and SOM  [in Japanese]

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Abstract

複雑系において,潜在的な相互作用により稀に急激な事象遷移を起こすことがある.本研究では,事象系列において比較的稀であるが,状態が遷移するときに共起する事象を抽出する Essential Event Extractor(E3) 法を提案する.E3 法では,自己組織化マップ (SOM) を符号化のためにベクトル量子化 (VQ) として,また共起グラフを生成するためにキーグラフを用いる.そして,VQ のトポロジマップから得られる発生密度推定を参照することで,共起グラフ上で事象遷移を抽出する.本論文では,燃料電池の損傷試験で観測される Acoustic Emission(AE) 事象系列に対して E3 法を適用し,燃料電池の損傷メカニズムの解明に向けた,有用な損傷事象系列を得た.Although sudden changes of the event phase in complex system may indicate potential essential forces, such events are rare. In the present paper, we propose an essential event extractor (E3) scheme to extract relatively rare but co-occurring event sequences in event transitions. In E3, the self-organizing map (SOM) is used as vector quantization (VQ) and KeyGraph as a co-occurrence graph. Afterwards, event transitions on the KeyGraph can be obtained by using occurrence density estimation on the topology map of VQ. We demonstrate the E3 using an acoustic emission (AE) event sequence observed during a damage test of fuel cells and obtain essential co-occurring damage sequences.

Journal

  • 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)

    情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) 4(2), 55-66, 2011-03-28

    情報処理学会

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    40019600020
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11464803
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Article
  • ISSN
    1882-7780
  • NDL Article ID
    024309707
  • NDL Call No.
    YH247-812
  • Data Source
    NDL  IPSJ 
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