焼却炉内燃焼画像のサンプル内外れ値に対するロバストPCA

抄録

ロバストM推定に類似しているDave のノイズクラスタリングを用いて，ファジィネスとロバストネスを調整できる方法とする．さらに，マハラノビス距離を導入して超楕円体の空間での距離を定め，サンプル内ノイズに対してマハラノビス距離で外れ値を検出するロバストな手法を提案する．提案アルゴリズムでは，特異値分解と確率的主成分分析（PPCA）でのパラメータ数を制御する方法によって，繰り返し計算アルゴリズムの収束を早めている．本研究では，提案法とFCMクラスタリング法をごみ焼却炉の燃焼画像に適用し，燃焼状態をノイズ除去後のプロトタイプ画像で表示すれば燃焼状態の把握に有効であることを示す．