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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 1,366 - 1,371 (6page)
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This study proposes an approach to increasing performance of fault diagnosis by recovering lost fault log that exists in dataset. The main technique of the work is supervised clustering to find potential fault log. Supervised DBSCAN (Density based spatial clustering of application with noise) is newly proposed is a combination of density-based approach and supervised clustering. The supervised DBSCAN finds potential fault log from normal log overcoming few clustering-related problems. Among the potential fault log, determine helpful samples to enhance diagnosis accuracy utilizing genetic algorithm (GA). As a case study, a reliability dataset of rotor system with journal bearing is used. The novelty of this proposed method is a presentation of usefulness lies in corrupted dataset with lost fault log in the manner of recovering fault log. using the methodology. From the case studies, we could conclude that the methodology could differentiate the faulty condition from the normal one.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기반 기술 리뷰
3. Fault Log Recovery Framework
4. 결론
참고문헌
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