LIFE CYCLE MANAGEMENT

A method is provided for identifying operating conditions of a system. Input data relating to operation of the system is applied to a multi-class model for classification, where the multi-class model is configured for classifying the data into one of a plurality of predefined classes, and each class...

Ausführliche Beschreibung

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Hauptverfasser: FRANK, Philipp, MARTIN CUERDO, Raul, NG, Chee Wai, HO, Mitchell, ENG, Chin Lam
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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creator FRANK, Philipp
MARTIN CUERDO, Raul
NG, Chee Wai
HO, Mitchell
ENG, Chin Lam
description A method is provided for identifying operating conditions of a system. Input data relating to operation of the system is applied to a multi-class model for classification, where the multi-class model is configured for classifying the data into one of a plurality of predefined classes, and each class corresponds to a respective operating condition of the system. A confidence level of the classification by the multi-class model is determined. If the confidence level is below a threshold confidence level, the input data is applied to a plurality of binary models, where each binary model is configured for determining whether the data is or is not in a respective one of the predefined classes. If the plurality of binary models determine that the data is not in any of the respective predefined classes, the data can be taken into consideration when updating the multi-class model. La présente invention concerne un procédé pour identifier des conditions de fonctionnement d'un système. Des données d'entrée concernant le fonctionnement du système sont appliquées à un modèle multi-classe pour la classification, le modèle multi-classe étant configuré pour classer les données dans l'une d'une pluralité de classes prédéfinies, chaque classe correspondant à une condition de fonctionnement respective du système. Un niveau de confiance de la classification par le modèle multi-classe est déterminé. Si le niveau de confiance est inférieur à un niveau de seuil de confiance, les données d'entrée sont appliquées à une pluralité de modèles binaires, chaque modèle binaire étant configuré pour déterminer si les données sont ou non dans l'une respective des classes prédéfinies. Si la pluralité de modèles binaires détermine que les données ne sont dans aucune des classes prédéfinies respectives, les données peuvent être prises en compte lors d'une mise à jour du modèle multi-classe.
format Patent
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Input data relating to operation of the system is applied to a multi-class model for classification, where the multi-class model is configured for classifying the data into one of a plurality of predefined classes, and each class corresponds to a respective operating condition of the system. A confidence level of the classification by the multi-class model is determined. If the confidence level is below a threshold confidence level, the input data is applied to a plurality of binary models, where each binary model is configured for determining whether the data is or is not in a respective one of the predefined classes. If the plurality of binary models determine that the data is not in any of the respective predefined classes, the data can be taken into consideration when updating the multi-class model. La présente invention concerne un procédé pour identifier des conditions de fonctionnement d'un système. Des données d'entrée concernant le fonctionnement du système sont appliquées à un modèle multi-classe pour la classification, le modèle multi-classe étant configuré pour classer les données dans l'une d'une pluralité de classes prédéfinies, chaque classe correspondant à une condition de fonctionnement respective du système. Un niveau de confiance de la classification par le modèle multi-classe est déterminé. Si le niveau de confiance est inférieur à un niveau de seuil de confiance, les données d'entrée sont appliquées à une pluralité de modèles binaires, chaque modèle binaire étant configuré pour déterminer si les données sont ou non dans l'une respective des classes prédéfinies. Si la pluralité de modèles binaires détermine que les données ne sont dans aucune des classes prédéfinies respectives, les données peuvent être prises en compte lors d'une mise à jour du modèle multi-classe.</description><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE ; ELECTRICITY ; PHYSICS ; WIRELESS COMMUNICATIONS NETWORKS</subject><creationdate>2021</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20210121&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2021010871A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25563,76418</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20210121&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2021010871A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>FRANK, Philipp</creatorcontrib><creatorcontrib>MARTIN CUERDO, Raul</creatorcontrib><creatorcontrib>NG, Chee Wai</creatorcontrib><creatorcontrib>HO, Mitchell</creatorcontrib><creatorcontrib>ENG, Chin Lam</creatorcontrib><title>LIFE CYCLE MANAGEMENT</title><description>A method is provided for identifying operating conditions of a system. 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Des données d'entrée concernant le fonctionnement du système sont appliquées à un modèle multi-classe pour la classification, le modèle multi-classe étant configuré pour classer les données dans l'une d'une pluralité de classes prédéfinies, chaque classe correspondant à une condition de fonctionnement respective du système. Un niveau de confiance de la classification par le modèle multi-classe est déterminé. Si le niveau de confiance est inférieur à un niveau de seuil de confiance, les données d'entrée sont appliquées à une pluralité de modèles binaires, chaque modèle binaire étant configuré pour déterminer si les données sont ou non dans l'une respective des classes prédéfinies. 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