基于变量交互网络的概念漂移检测
机器学习
2021-08-22 v1 神经与进化计算
摘要
当前生产工业向无缝基于传感器的监测发展，为预测性维护等概念铺平了道路。借此，未来生产线中工厂和产品的状态将被持续分析，以预测各类故障并主动触发预防措施。此类雄心勃勃的预测通常借助机器学习算法完成。在本工作中，我们利用这些算法通过关注变量交互来建模复杂系统（如生产工厂）。本贡献的核心是一种基于滑动窗口的算法，旨在检测已识别交互的变化，这可能表明受监测生产工厂开始出现故障。除算法的详细描述外，我们给出了使用合成动力系统的实验结果，模拟了稳定与漂移的系统行为。
引用
@article{arxiv.2108.03273,
title = {Concept Drift Detection with Variable Interaction Networks},
author = {Jan Zenisek and Gabriel Kronberger and Josef Wolfartsberger and Norbert Wild and Michael Affenzeller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03273},
year = {2021}
}
备注
International Conference on Computer Aided Systems Theory, Eurocast 2019, pp. 296-303