特開2023-160598IP Force 特許公報全文掲載

ホーム > 特許ランキング > 日本電信電話株式会社 > 特開2023-160598

技術分野

学習装置、推定装置、学習方法、推定方法、及びプログラム

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】災害による設備への被害を予測する技術を改善する。
【解決手段】
学習装置１０は、設備に関する情報と、設備の環境条件と、設備の劣化の程度とを含む劣化データを訓練データとした機械学習により、設備の劣化の程度を算出する第１モデルを生成する第１モデル生成部１１２と、設備に対する災害の災害条件と、災害による被害の程度と、第１モデルが算出した劣化の程度とを含む被害データを訓練データとした機械学習により、設備の被害の程度を算出する第２モデルを生成する第２モデル生成部１１４と、を備える。
【選択図】図１

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

設備の劣化があると災害時に被害を受けやすい可能性があるが、従来の技術では、どの程度被害を受けやすくなるかについて定量的に評価し、設備の劣化を被害の予測に反映させられていなかった。劣化に関するデータが全ての設備にない限り、当該設備の被害の予測を定量的に行うことができなかった。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

上述の課題を解決するため、本発明に係る学習装置は、設備に関する情報と、前記設備の環境条件と、前記設備の劣化の程度とを含む劣化データを訓練データとした機械学習により、前記設備の劣化の程度を算出する第１モデルを生成する第１モデル生成部と、前記設備に対する災害の災害条件と、前記災害による被害の程度と、前記第１モデルが算出した前記劣化の程度とを含む被害データを訓練データとした機械学習により、前記設備・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、災害による設備への被害を予測する技術を改善することができる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

知財ポータルサイト IP Force にログインして確認する (無料)

この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本被害予測システムの概略構成を示す図である。
【図2】 本劣化データの例を示す図である。
【図3】 第１モデルの学習アルゴリズムの一例として勾配ブースティング決定木の一部の例を示す図である。
【図4】 本被害データの例を示す図である。
【図5】 第１モデルの生成に用いられた説明変数の例を示す図である。
【図6】 本対象データの例を示す図である。
【図7A】 本被害予測システムの動作を示す図である。
【図7B】 本被害予測システムの動作を示す図である。
【図8】 変形例に係る被害予測システムの概略構成を示す図である。
【図9】 変形例に係る対象データの例を示す図である。
【図10A】 分割された対象データの例を示す図である。
【図10B】 分割された対象データの例を示す図である。

選択図 図1出願人が指定した本件の代表的な図

１ 被害予測システム １０ 学習装置 １１ 制御部 １２ 記憶部 １３ 通信部 １４ 入力部 １５ 出力部 ２０ 推定装置２０ ２１ 制御部 ２２ 記憶部 ２３ 通信部 ２４ 入力部 ２５ 出力部 ３０ ネットワーク １１１ 劣化データ取得部 １１２ 第１モデル生成部 １１３ 被害データ取得部 １１４ 第２モデル生成部 ２１１ モデル取得部 ２１２ 対象データ取得部 ２１３ 推定部 ２１４ 分割部

全ての図面はログインすると無料で閲覧できます。ログイン・ユーザー登録

［広告欄］

ログインすれば広告は減ります

ログインすれば広告は減ります

Copyright © Science Impact Inc. All Rights Reserved.