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1. 概要セクション
実際の産業用途のシナリオでは、機械装置はほとんどの場合正常な状態にあります。したがって、監視システムによって取得される正常なサンプルの数は、障害サンプルの数よりもはるかに多いことが多く、多くの診断タスクでは障害サンプルの数が正常な状態のサンプルよりもはるかに少ないという事実につながります。つまり、診断モデルの設計はデータの不均衡の問題に直面しています。一般に、人工介入設計実験を通じて十分な量の故障データを取得でき、バランスの取れたデータセットを構築できます。ただし、実際の監視アプリケーションのコストによって制限されるため、ほとんどの監視タスクに対して十分でバランスの取れたデータ セットを取得することは困難です。したがって、この研究では、データ拡張に基づいて問題を解決する方法を提案します。