2021 Fiscal Year Annual Research Report
品質工学の判別尺度による多変量データの識別性の検討と品質管理への応用
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19K04891
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
矢野 耕也 日本大学, 生産工学部, 教授 (30514153)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 尚登 東京慈恵会医科大学, 医学部, 准教授 (90207788)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 品質工学 / マハラノビスの距離 / MTシステム / 多変量解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
品質や医学等の領域では、多数の出力値を同時処理する必要性に迫られることがあり、多次元データ処理の合理的な方法が望まれていた。品質工学では、従来の判別関数のマハラノビスの距離を応用したMTシステムという方法が提示されており、技術的な応用事例の検討が望まれていた。
MTシステムは基準の構築とその識別性を、マハラノビスの距離やSN比などで示すものであることから、基本的に測定法や計測法の構築にも大きく関係する。また多次元データの配列関係が重要となるため、パターン認識の方法とも重複をすることから、多次元データのパターンの検討にもつながるといった、いくつかの重層的な課題に取り組む必要があった。
目的としては、大量のデータ(多次元データ)から規則パターンを抽出したり、その類似性や異質性を距離として定量化するところにあった。その対象を医学データに据えていたが、必ずしもそのデータにこだわる必要はなく、汎用的である方法であることがある程度検証できている。
多次元データ処理は大量のデータを元に、統計学をベースにしたり複雑な線形代数を使用することが多いが、今回の結果としては、n次元のデータを最小量の2次元に圧縮をしたり、パターンの差分情報を捉えて2乗和の分解により処理をする、品質工学でRT法といわれている方法を主に検討した。
品質工学でいうところのパターンとパターン差の情報抽出と定式化の意味が再構築できたこともあり、適用の汎用性が拡大したといえる。
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