水力発電機のデータ特性とRandom Cut Tree の特性を考慮した変数選択手法を用いたRobust Random Cut Forest による

摘要

本論文では，水力発電機の故障検知に対して，水力発電機のデータ特性とRCT の特性を考慮した変数選択手法を用いたRRCF の適用を提案した。全変数を用いたIF，最も精度の良い変数の組合せを用いたIF，全変数を用いたRRCF，最も精度の良い変数の組合せを用いたRRCF，HSIC-KNNFSによる変数選択手法で選択した変数の中で最も精度の良い変数の組合せを用いたRRCF，HSIC-KNN-FS による変数選択手法を用いたRRCF と提案法を比較することで，実用的な時間内に高い精度で故障検知を行うことを確認した。