F-041
one-class SVMによる逐次的なクラス集合の作成法

◎冨永真紀人・濱津文哉・中田雅也・濱上知樹（横浜国大）

機械振動や医療現場でのバイタルサイン等，時系列データから異常を発見する手法が求められている．異常事例は正常事例と比較し学習のためのデータ数が圧倒的に少ないためone-classSVMによる外れ値検出が有効である．しかし動的に変化する時系列データに対しては，正常クラスを逐次的に追加し，集合として扱う必要がある．本稿では，学習データを逐次的に取得し複数の正常クラス判定器を作成したのち，さらに正常クラスの集合を作成する手法を提案する．そして時系列信号に対する判定実験を行い提案手法の有効性を検証する．