Loading...
Please wait, while we are loading the content...
Similar Documents
Sparse and Kernel Methods for Practical Machine Learning Applications(Machine Learning and Data Mining, Doctorial Theses on Aritificial Intelligence)
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Blondel, Mathieu |
| Copyright Year | 2013 |
| Abstract | 概要:航空宇宙などのミッションクリティカルなシステムを 中心に行われてきた予防保全や遠隔監視に関する研究開発 が,近年,一般消費者向け製品にも応用され始めている.多 数の製品の稼働状態を実時間的に監視し,データを蓄積する ことによって,潜在的な市場品質問題の早期発見と製造工程 の改善が期待されている.しかし,理想的な製品品質監視・ 改善サイクルの実現には大きく二つの技術的課題が存在す る.第一に,一般向け製品では,その部品構成,生産時期, 利用環境などに大きな多様性があり,全個体に適用可能な共 通の異常検出モデルを構築するのが困難なことである.第二 に,製造開始から間もない製品に品質問題が見つかった場合, 市場品質の推定に比較的大きな不確実性が含まれる状況で, 製造工程の見直しや回収・修理などの対策を判断しなければ ならないことである. 本論文では,多様な製品群の稼働時異常検出による市場品 質の監視と,製造工程における品質問題対策のための意思決 定支援によって,製品のライフサイクルを通じた品質向上の 実現を目的とした研究開発を行った.具体的には,互いに類 似する製品群における異常事例とその検出に関する学習結果 を転用することによって多様な製品群の稼働時の異常を高精 度かつロバストに検出する方法,および市場品質に関する不 確実性が十分に小さくなる将来まで対策実施判断を保留する 「延期オプション」を考慮した意思決定支援方法を提案し, その有効性を検証した. 主な公表論文:Nakatsugawa, M., Nishikawa, T. and Shingaki, R.: Dec ision support for field quality problems under uncertainty, J. Operations Research Society of Japan, Vol. 54, No. 2-3, pp. 124-139(2011) 現職:株式会社東芝研究開発センター 論文入手先:minoru.nakatsugawa@toshiba.co.jpに ご連絡ください. 抱負:将来の社会に対する洞察を踏まえて,世の中で活用さ れるデータマイニング技術,機械学習技術を開発するととも に,新たな解法の研究を行います.社会にインパクトを与え られる研究開発を目指します. ◇機械学習・データマイニング |
| Starting Page | 91 |
| Ending Page | 91 |
| Page Count | 1 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 29 |
| Alternate Webpage(s) | https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&attribute_id=22&block_id=23&file_no=1&item_id=1559&item_no=1&page_id=13 |
| Alternate Webpage(s) | https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&attribute_id=22&block_id=23&file_no=1&item_id=1560&item_no=1&page_id=13 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |