Building plant quake-proof information inference system based on hybrid data mining approach

ハイブリッドデータマイニング手法に基づく耐震情報推論システムの研究

Shu, Y.; 中島 憲宏  

Shu, Y.; Nakajima, Norihiro

人間認識モデルを取り入れた混成データマイニング手法を提案し、それに基づく知的推論システムを開発する。本システムでは解析者を模擬したマイニング制御エージェントが出力データを分析・検証し、データマイニングプロセスを直接的に制御する。また、本マイニングシステムの中心的構成要素となるニューラルネットワーク手法は、再学習機能と説明機能が付加された高機能なものである。われわれは、ここで提案した手法に基づく情報推論システム試作し、原子力発電所の信頼性にかかわる情報を抽出する道具としての有用性を示すため、複雑な耐震データを用いた検証試験を行った。

This paper presents an intelligent information inference system based on a hybrid data mining approach, which integrates human cognitive model in a data mining loop. In the proposed system, the mining control agent emulated human analysts interacts directly with the data miner, analyzing and verifying the output of the data miner and controlling the data mining process. In additional, the neural network method, which is adopted as a core component of the proposed hybrid data mining method, is evolved by adding the retraining facility and explaining function for handling complicated quake-proof data of nuclear power plant. To demonstrate how the method can be used as a powerful tool for extracting information relevant to plant safety and reliability, plant quake-proof testing data have been applied to the inference system.