Adaptivní detekce nových událostí v měřených datech pomocí kombinace SOM a HONU

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F16%3A00305809" target="_blank" >RIV/68407700:21220/16:00305809 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Adaptivní detekce nových událostí v měřených datech pomocí kombinace SOM a HONU
Popis výsledku v původním jazyce
Příspěvek popisuje metodu detekce nových událostí v měřených datech řízené soustavy. Metoda je založena na modelování aktuálního chování soustavy pomocí polynomiálních neuronových jednotek (HONU) a jejich následné vyhodnocení pomocí samoorganizačních map (SOM). Metoda je schopná detekovat neobvyklé chování soustavy, tedy výskyt neočekávané poruchy, či změnu vnitřního chování soustavy. Metodu je možné nastavit jako čistě detekční, nebo na učení se nových stavů, kdy nově detekovaný stav se po daném časovém úseku stane známým a není dále v čase detekován jako nový.
Název v anglickém jazyce
Adaptive novelty detection in measured data with combination of SOM and HONU
Popis výsledku anglicky
This paper describes the method for detection a novelty in data measured during a plant control. The method is based on a modelling of the plant current operating point by higher-order neural unit (HONU) and an evaluation of its weights by a Self-organizing Map (SOM). The described method is able to detect new unusual behaviour of the controlled plant. It is possible to use the method as purely novelty detection method or teach the SOM to a new plant states.

Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)