Development of a methodology for discovering knowledge from a large amount of sensor monitoring data

开发从大量传感器监测数据中发现知识的方法

• 批准号: 19560470
• 负责人: YABUKI Nobuyoshi
• 金额: $ 1.91万
• 依托单位: Osaka University (2008)Muroran Institute of Technology (2007)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19560470/
• 关键词: 維持管理工学; 土木情報学; プロダクトモデル; センサデータ; データマイニング; 無線センサネットワーク; 社会基盤の安全; データモデル

戦後, 我が国で建造された膨大な数の社会基盤施設の健全度を評価していくために, 今後センサや無線センサネットワークが大量に設置させるようになると予想される. 膨大な量のセンサデータから有意な結論を導くために, 本研究では, センサのデータモデル, 構造物のプロダクトモデルおよび知識表現モデルを融合させたデータモデルを構築し, これに基づいた大量のデータから有意な知識が発見できるようなデータマイニングの方法論を開発した. センサデータモデルとプロダクトモデルを統合化したデータモデルを用いて, 簡単な振動台実験データをデータベースに格納した. 格納されたデータを用いて, 決定木, ニューラルネットワーク, 自己組織化マップなどのデータマイニングを実施した. 振動台実験の模型は, 2層のフレームモデルで, ブレイシング(筋交い)の有無による振動の違いをデータマイニングによって学習し, 判定可能かどうか試験した. 実験の結果, 振動データをある一定間隔で区切り, 各間隔内の最大値, 最小値, 平均値などをデータに加えることにより, 判定することが可能であることがわかった. また, 各種の手法を比較検討した結果, 自己組織化マップを用いた手法が適当であることが判明した

戦 after I で が countries build さ れ た swelled な number の social base plate facilities の JianQuanDu を review 価 し て い く た め に, future セ ン サ や wireless セ ン サ ネ ッ ト ワ ー ク が large に set さ せ る よ う に な る と to think さ れ る. Swelled な quantity の セ ン サ デ ー タ か ら intentionally な conclusion を guide く た め に, this study で は, セ ン サ の デ ー タ モ デ ル, structure の プ ロ ダ ク ト モ デ ル お よ び knowledge representation モ デ ル を fusion さ せ た デ ー タ モ デ ル を し, こ れ に base づ い た large の デ ー タ か ら intentionally な knowledge が 発 see で き る よ う な デ ー タ マ イ ニ ン グ の methodology を open 発 し た. セ ン サ デ ー タ モ デ ル と プ ロ ダ ク ト モ デ ル を identity change し た デ ー タ モ デ ル を with い て, Jane 単 な vibration table be 験 デ ー タ を デ ー タ ベ ー ス に Wagner し た. Wagner さ れ た デ ー タ を with い て, decided to wood, ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク, their organizational マ ッ プ な ど の デ ー タ マ イ ニ ン グ を be applied し た. Vibration table be 験 は の model, the layer 2 の フ レ ー ム モ デ ル で, ブ レ イ シ ン グ (muscle / い) の presence of に よ る vibration の violations い を デ ー タ マ イ ニ ン グ に よ っ て learning し, judge may か ど う か test し た. Be 験 の as a result, the vibration デ ー タ を あ で area cut り る regular intervals, each interval の maximum nt, the minimum numerical, on the average numerical な ど を デ ー タ に plus え る こ と に よ り, determine す る こ と が may で あ る こ と が わ か っ た. ま た, various beg し の gimmick を compare 検 た results, Organize your own ップを ップを and use the ップを た technique が appropriately である <s:1> とが とが to determine た

项目成果

Integration of Product and Sensor Data Models for Knowledge Discovery in Structural Health Monitoring

产品和传感器数据模型的集成，用于结构健康监测中的知识发现

• 发表时间: 2007
• 作者: 吉田 善博;矢吹 信喜
• 通讯作者: 矢吹 信喜

An Intelligent Framework for Knowledge Discovery from a Large Amount of Data in SHM

SHM中大量数据知识发现的智能框架

• 发表时间: 2008
• 作者: 西山善幸;三岩敬孝;天羽和夫;横井克則;Nobuyoshi Yabuki
• 通讯作者: Nobuyoshi Yabuki

本研究に密接な関連がある活動として, 土木学会情報利用技術委員会国土基盤もでる小委員会で, 研究内容の紹介およびでぃすかっしょんを行った

作为与本研究密切相关的活动，我们在日本土木学会信息利用技术委员会国土基础设施分会介绍了研究内容并进行了讨论。