半教師あり学習を導入した局所外れ値因子法に基づく打音による鉄筋腐食判定の適用性
書誌事項
- タイトル別名
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- Introducing of applicability semi-supervised learning to rebar corrosion judgement by hitting sound based on local outlier factor method
抄録
<p>鉄筋コンクリート供試体内部の鉄筋腐食を検知する打音による非破壊検査における半教師あり学習を導入した局所外れ値因子法(LOF)の適用性を確認することを目的として,電食により腐食させたRC供試体を対象とした実験的検討を行った.RC供試体のハンマ打撃時の打音スペクトルを入力とし,k-means法によるクラスタリングと組み合わせたLOFによる腐食判定を試みた.提案手法は,多数のラベルなしデータと僅少の陰性ラベル付きデータで構成されるデータ群をクラスタリングし,陰性のラベル付きデータがどのクラスタに属するかを手がかりとして陰性とみなせるラベルなしデータを抽出してLOFの教師データとして利用するものである.検討の結果,提案手法によって教師ありLOFと概ね同値の判定結果が得られ,鉄筋腐食判定への適用性が確認された.</p>
収録刊行物
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- AI・データサイエンス論文集
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AI・データサイエンス論文集 4 (3), 179-188, 2023
公益社団法人 土木学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390579599242139392
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- ISSN
- 24359262
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可