2018 Fiscal Year Research-status Report
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18K11202
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
永田 靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30198337)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | タグチメソッド / ＳＮ比 / ロバストパラメータ設計 / ＭＴシステム / グラフィカルモデリング / ロバスト推定 / 異常検知 / 高次元データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ＳＮ比解析や田口流実験計画法に関して次の研究を行った．(1)一対比較法を用いた新たな手法を提案し，他システムに比べて優位性があることを示した．(2)複数のプレイヤーが存在する状況で，場内品質コストを管理するプレイヤーをエージェント，市場品質コストを管理するプレイヤーをプリンシパルと捉え，プリンシパル＝エージェント問題の枠組みで製品の品質の決定を提案した．
ＭＴシステムに関して，次の研究を行った．(1)状況に応じて異常が変化する条件付き異常検出問題に対して，使用状況を示すカテゴリカル変数と監視対象を示す連続変数が観測された場合の条件付き異常検出方式を提案し，条件付き異常を精度よく検出できることを確認した．(2)２群のサンプルサイズが不均衡だと，判別精度が落ちることが知られている．そこで，サンプルサイズを意図的に増加させる新たなSMOTEの方法を提案し，アンサンブル学習の精度を上げる研究を行った．(3)方向データに適用できるT法を開発し，その種々の性質や性能を研究した．(4)一変数時系列データを行列変換して重回帰分析のデータ形式にしたうえで，T法を適用する手法を開発し，予測精度を検討した．(5)T法を用いて欠測値補完を行う方法論を開発し，欠測値補完の精度を検討した．(6)単位空間が高次元で，その汚染度も高い場合に，スパースなモデリングをしてさらにロバストとなる手法を開発し，性能を検討した．(7)T法を拡張して多変量回帰分析を適用するデータに適用できる方法を提案し，提案手法の予測精度を検討した．(8)支配的な固有値が存在する共分散構造をもつデータに対して，MT法に基づく新たな解析プロセスを提案した．スパース・ベイズ推定を通して，主成分数を決定することなくMT法を適用できる．(9)T法における推定量の漸近正規性を示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
SN比解析や田口流実験計画法の研究については，研究成果が２つとやや物足りない．一般線形モデルの研究に着手したので，今後はこれを発展させたい．
一方，MTシステムの研究については，十分多くの研究成果を出すことができた．また，多くの研究成果を論文や査読付き国際会議などで発表することができた．今後は，国際会議で発表した成果を論文化するとともに，拡張的な研究を行っていきたい．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，より複雑な状況におけるSN比解析や田口流実験計画法，そしてMTシステムの研究を考えていく．特に，新たなSNに基づくロバストパラメータ設計の提案とその評価，スパースな状況下での予測問題と異常検知問題，機械学習の方法論を取り組んだ手法の提案と検討などを中心に研究を行っていきたい．
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| Causes of Carryover |
海外出張が予定よりも少なかったこと，また，論文掲載料などが次年度以降にずれ込んだことにより，使用計画よりｓも所要額が少なくなった．
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