Detta arbete presenterar en ny halvövervakad inlärningsmetod för datadriven modellering av tillgångsfel när hälsostatus endast delvis är känd i historiska data. Vi kombinerar en generativ modell parameteriserad av djupa neurala nätverk med icke-linjär inbäddningsteknik. Det gör det möjligt för oss att bygga prognostiska modeller med den begränsade mängden information om hälsostatus för exakt förutsägelse av framtida tillgångstillförlitlighet. Den föreslagna metoden utvärderas på ett offentligt tillgängligt dataset för uppskattning av återstående livslängd (RUL), vilket visar på betydande förbättringar även när en bråkdel av uppgifterna med känd hälsostatus är lika gles som 1 % av den totala mängden. Vår studie föreslår att den icke-linjära inbäddning baserad på en djup generativ modell effektivt kan regularisera en komplex modell med djupa arkitekturer samtidigt uppnå hög förutsägelse noggrannhet som är mycket mindre känslig för tillgången till hälsostatus information.
Yoon och Al. REF använde en halvövervakad inlärningsmetod för att förutsäga RUL.
Semi-supervised Learning with Deep Generative Models for Asset Failure Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}