ANOMALY ASSESSMENT DEVICE, ANOMALY ASSESSMENT METHOD, AND ANOMALY ASSESSMENT PROGRAM

• Main Authors: KUSUNO Nobuhiro, KAGEYAMA Kouji
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 15.11.2018
• Subjects: CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; CONTROLLING; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS; PHYSICS; REGULATING

The purpose of the present invention is to enable a rapid and appropriate performance of an assessment on whether an object to be assessed is in a normal or an anomalous state, even where actual measurement data of the object to be assessed is scarce. Provided is a computer 1, comprising a CPU 11, for: specifying first learning categories for classifying, on the basis of reference data, whether actual measurement data is data signifying a normal state or data signifying an anomalous state; specifying second learning categories for classifying, on the basis of benchmark data, whether the actual measurement data is data signifying the normal state or data signifying the anomalous state; specifying the disposition, with respect to the actual measurement data, of associated learning categories associated with associationless learning categories having no associated second learning categories, on the basis of the positional relationship between the first learning categories and associated second learning categories; and assessing, for data to be assessed, whether the object to be assessed is in the normal state or the anomalous state, by means of the affiliation or lack thereof with the second learning categories and associated learning categories. L'objectif de la présente invention est de permettre une réalisation rapide et appropriée d'une évaluation permettant de déterminer si un objet à évaluer est dans un état normal ou anormal, même lorsque des données de mesure réelles de l'objet à évaluer sont rares. L'invention concerne un ordinateur (1), comprenant une CPU (11), pour : spécifier des premières catégories d'apprentissage pour classifier, sur la base de données de référence, si des données de mesure réelles sont des données indiquant un état normal ou des données indiquant un état anormal ; spécifier des secondes catégories d'apprentissage pour classifier, sur la base de données de référence, si les données de mesure réelles sont des données indiquant l'état normal ou des données indiquant l'état anormal ; spécifier la disposition, par rapport aux données de mesure réelles, de catégories d'apprentissage associées, associées à des catégories d'apprentissage sans association n'ayant pas de secondes catégories d'apprentissage associées, sur la base de la relation de position entre les premières catégories d'apprentissage et des secondes catégories d'apprentissage associées ; et évaluer, pour des données à évaluer, si l'objet à évaluer est dans l'état normal ou l'état anormal, au moyen de l'affiliation ou de l'absence d'affiliation avec les secondes catégories d'apprentissage et des catégories d'apprentissage associées. 判別対象物の実測データが少ない場合であっても、判別対象物の正常又は異常の判別を迅速且つ適切に行えるようにする。計算機１において、参考データに基づいて、実測データが、正常であることを示すデータと、異常であることを示すデータとのいずれであるかを分類するための第１学習カテゴリを特定し、基準データに基づいて、実測データが、正常であることを示すデータと、異常であることを示すデータとのいずれであるかを分類するための第２学習カテゴリを特定し、第１学習カテゴリと対応する第２学習カテゴリとの位置関係に基づいて、実測データに対する、対応する第２学習カテゴリが存在しない対応不存在学習カテゴリに対応する対応学習カテゴリの配置を特定し、判別対象データについて、第２学習カテゴリ及び対応学習カテゴリとの属否により、判別対象物が正常であるか、異常であるかを判別するＣＰＵ１１を備えるようにする。