Network visualization of car inspection data using graph layout

vo

Decision support with data-analysis methods in a nuclear power plant

Early fault detection is an important issue in nuclear industry. Methods based on self-organizing map (SOM) in dynamic systems are discussed and developed to help operators and plant experts in their decision making and used together with other methods. Visualization issues are in an important role in this research. Prototype systems are built to be able to test the basic principles. Five different studies are presented in detail. This report summarizes the test case 4 (TC4) "Decision support at a nuclear power plant" in NoTeS and NoTeS2 projects in TEKES MASI research program

Mining port operation information from AIS data

Peer reviewe

Ydinvoimalan vikatilanteiden havainnointi adaptiivisella mallinnuksella

Normaalista poikkeavia tilanteita esiintyy ydinvoimaloissa kuten missä tahansa teollisuusprosessissa. Näitä voivat olla esimerkiksi vuoto putkiverkostossa, lämmönvaihtimen likaantuminen tai virtausmittarin mittauksen vääristymä. Hitaasti kehittyvät tapahtumat pitäisi havaita ennen kuin jotakin vakavampaa tapahtuu. Työssä tutkittiin ydinvoimalasta tallennettua prosessidataa. Erään tiedonlouhintaprosessimallin rakennetta laajennettiin. Data tutkittiin datanhallinnointityökalulla, joka ohjelmoitiin tämän projektin aikana. Työkalu auttaa asiantuntijaa aikasarjadatan analysoinnissa. Olennaiset muuttujat valittiin ja piirteet irrotettiin adaptiivista mallia varten. Pääkomponenttianalyysiä käytettiin tiedonlouhintatyökaluna. Viiveet prosessi- muuttujien välillä tunnistettiin ristikorrelaatiofunktion avulla. Painotettua rekursiivista pienimmän neliösumman menetelmää käytettiin adaptiiviseen mallinnukseen. Vuodontunnistusmenetelmä perustui mallin estimointivirheeseen. Työ suoritettiin NoTeS-projektin osana Teknillisen korkeakoulun Informaatiotekniikan laboratoriossa. Yhteistyökumppanina oli Teollisuuden Voima Oy

Edistysaskeleet monimuuttujadatan poikkeavuuksien tunnistamis- ja visualisointimenetelmissä

Successful machine learning applications have been developed in almost all fields where measurable data exists. For example, computers can learn the best treatment for a particular disease from medical records and self-customized programs can recommend different products for customers. In this thesis, statistical and machine learning methods have been applied in both time series and static multivariate data sets, which have unknown and potentially useful information. Data can be understood better by developing new methods because a large number of data samples and variables makes it difficult to interpret the research materials. The research material for the development of anomaly detection methods and presenting the results consisted of process signal data from Olkiluoto nuclear power plant, the results of the Parliamentary elections and the answers of the voting advice application, and aggregated car inspection data. The process state changes can be detected by the procedures and the visualization techniques developed in this research. These potential anomalies should be detected as soon as possible and in an early stage using the signal measurements. Challenges related to stochastic processes have been solved using recursive models and neural networks. The results related to the static multivariate data demonstrate that the combination of principal component analysis and probability distributions makes it possible to estimate missing values and understand the dependencies of the observations. A significantly larger number of missing data can be estimated by the recommender system and thus the resulting complete data can be explored by other machine learning methods e.g. by a self-organizing map. These methods make it possible to analyze the missing value dependencies of the multivariate data sets and thus improve the detection of anomaly observations. Applying the machine learning methods discussed in this thesis; dramatically increasing information can be utilized more effectively. Data can be modified into an understandable form, detect existing anomalies in it and thus used as decision support regardless of the research area.Menestyksekkäitä koneoppimisjärjestelmiä on kehitetty lähes kaikilla aloilla, joilla mitattavaa dataa esiintyy. Tietokoneet voivat esimerkiksi oppia parhaan hoitotavan tiettyyn sairauteen potilastiedoista ja itsestään kustomoituvat ohjelmat pystyvät suosittelemaan erilaisia tuotteita asiakkaille. Tässä väitöskirjassa tilasto- ja koneoppimismenetelmiä sovellettiin sekä aikasarjoihin että staattisiin monimuuttajadatoihin, jotka sisältävät tuntematonta ja mahdollisesti hyödyllistä informaatiota. Dataa voidaan ymmärtää paremmin kehittämällä uusia menetelmiä, sillä suuri näytteiden ja muuttujien määrä vaikeuttaa tutkittavien aineistojen tulkintaa. Poikkeavuuksien tunnistamiseen tarkoitettujen menetelmien kehitystyöhön ja tulosten esittämiseen käytettiin prosessisignaalidataa Olkiluodon ydinvoimalasta, eduskuntavaalien tuloksia ja ehdokkaiden vaalikonevastauksia sekä aggregoituja autokatsastustilastoja. Prosessitilan muutoksia voidaan havaita tutkimuksessa kehitetyillä menettelytavoilla ja visualisointitekniikoilla. Nämä mahdolliset poikkeavuudet olisi pystyttävä tunnistamaan signaalimittausten avulla mahdollisimman nopeasti ja varhaisessa vaiheessa. Stokastisiin prosesseihin liittyvät haasteet ratkaistiin käyttämällä rekursiivisia malleja ja neuroverkkoja. Staattisiin monimuuttujadatoihin liittyvät tulokset osoittavat sen, että pääkomponenttianalyysin ja todennäköisyysjakaumien yhdistelmällä on mahdollista estimoida puuttuvia havaintoja ja ymmärtää havaintojen välisiä riippuvuuksia. Huomattavasti suurempi määrä puuttuvaa tietoa pystytään estimoimaan suosittelujärjestelmän avulla ja siten tutkia täydennettyä aineistoa muilla koneoppimismenetelmillä, kuten itseorganisoituvalla kartalla. Nämä menetelmät mahdollistavat moniulotteisten aineistojen riippuvuuksien tutkimisen myös puuttuvien tietojen osalta ja siten edistävät poikkeavien havaintojen tunnistamista. Väitöskirjassa kehitetyillä ja sovelletuilla koneoppimismenetelmillä pystytään tehokkaammin hyödyntämään rajusti lisääntyvää informaatiota. Data voidaan muuttaa ymmärrettävään muotoon, havaita siinä esiintyviä poikkeavuuksia ja siten käyttää päätöksenteon tukena sovellusalasta riippumatta

Combining Neural Methods and Knowledge-Based Methods in Accident Management

Accident management became a popular research issue in the early 1990s. Computerized decision support was studied from many points of view. Early fault detection and information visualization are important key issues in accident management also today. In this paper we make a brief review on this research history mostly from the last two decades including the severe accident management. The author’s studies are reflected to the state of the art. The self-organizing map method is combined with other more or less traditional methods. Neural methods used together with knowledge-based methods constitute a methodological base for the presented decision support prototypes. Two application examples with modern decision support visualizations are introduced more in detail. A case example of detecting a pressure drift on the boiling water reactor by multivariate methods including innovative visualizations is studied in detail. Promising results in early fault detection are achieved. The operators are provided by added information value to be able to detect anomalies in an early stage already. We provide the plant staff with a methodological tool set, which can be combined in various ways depending on the special needs in each case

Finnish car rejection reasons shown in an interactive SOM visualization tool

In this paper a new SOM visualization tool is introduced. It is shown how Collaborative Filtering can be used as preprocessing before the SOM training. Our goal was to provide for the user a possibility to analyze car differences by component planes which is not possible by original published tables. In addition it is possible to explore how different flaws are related in time or with other variables. The effects of the driver dependent components, such as tires, can be filtered out from rejection probability using the component plane codebooks. The interactive SOM visualization is very useful when a large number of labels is present. We developed a function to generate the needed files for a Processing language based tool. Our tool can be used simultaneously with the SOM Toolbox.v2013o

Improving support estimates by fusion of pre-election data

201

Data fusion of pre-election gallups and polls for improved support estimates

201