2014 Fiscal Year Annual Research Report
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24500164
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
沼尾 雅之 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (90508821)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
丸山 宏 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (90609728)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | データマイニング / 相関分析 / バスケット分析 / センサーネット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成26年度の実施計画は，マイクロバスケット分析アルゴリズムの開発と評価であった．前年度までに開発した集約バスケット分析アルゴリズムと同様，アルゴリズムは仮想バスケットの復元と相関関係抽出に分けられる．ただし，集約バスケットからの復元では，入力として与えられていた集約度が，マイクロバスケット分析では未知数となるために，新しい仮想バスケット復元法の開発が必要となる．そこで，バスケット毎の集約度推定法と，繰り返しによるパラメータ最適化法の２つの手法を開発して，実験・評価を行うことによって有効性を確かめた．前者は，バスケット要素集合の統計的特徴からバスケットの集約度を推定するものであり，バスケットに関する知識を利用する事によって精度を上げる事ができる．後者は，その入力が仮想バスケット，出力が集約バスケットとなるような集約バスケットデータ生成器を用意し，データ生成器からの出力である集約バスケットと，マイクロバスケットに分割した集約バスケットの統計的な特徴が一致するように，集約度などのデータ生成器のパラメータを調整しながら繰り返すことによって，最適なパラメータを探索する方法である．さらに，これらのアルゴリズムの並列化手法も開発し．実験による評価を行った．
また，最終年度の実施計画として予定されていた製造業の実データによる評価についても行った．製造業においては，検査装置などの制約により，欠点を個品単位ではなく一定時間ごとの個数として検査していることが多い．したがって，得られる品質データは必然的に集約バスケットとなり，さらに集約度も大きいため，今まではバスケット分析の対象にはならなかった．実験では，ガラス製品の製造行程における使用金型データと欠品データをそれぞれ集約バスケットデータとして扱うことによって，特定金型と欠品の間の相関関係を求められる事を示した．
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