NNを用いた打音によるRC梁部材の載荷履歴判定結果に及ぼす誤ラベルデータの混入の影響とその除去方法

DOI
  • 福井 智大
    防衛大学校理工学研究科 装備・基盤工学系専攻
  • 森藤 優一
    防衛大学校理工学研究科 地球環境科学専攻
  • 黒田 一郎
    防衛大学校教授 システム工学群建設環境工学科

書誌事項

タイトル別名
  • Influence of Complementary Labeled Data on Judgement Results for Loading History of RC Beams by Hammering Sounds Using Neural Network and Its Removal Method

抄録

<p>本研究は，ニューラルネットワーク（NN）モデルを用いた打音による鉄筋コンクリート（RC）梁部材の載荷履歴の有無の判定において，陰性教師データ中への正常ラベルと整合しない誤ったデータ（誤ラベルデータ）の混入が判定結果に及ぼす影響と，局所外れ値因子法（LOF）を用いた誤ラベルデータの除去方法について検討を行ったものである．その結果，陰性教師データ中に誤ラベルデータが混入した場合，誤ラベルデータ混入無しの場合に比べて真陽性率が低下傾向を示すことを確認した．また，その数に限りはあるが，LOFを用いることで陰性教師データ中に混入した誤ラベルデータをある程度まで除去することが可能であり，除去後の教師データを用いた判定においては，誤ラベルデータ混入無しの場合と同等の真陽性率が得られることがわかった．</p>

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390298124265616640
  • DOI
    10.11532/jsceiii.4.3_90
  • ISSN
    24359262
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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