| 研究概要 |
本年度の成果は,初期のウェーブレット解析に基づく工程分析の準備段階に留まった.すなわち時系列で与えられる工程データの分析と運用について,ウェーブレット解析に基づく手法を適用する前に,従来手法の枠内の可能性について吟味したものであり,得られた結果はウェーブレット解析を用いた手法へ直結するものである。具体的には
(1)時系列で得られる工程データに関して,この構造変化をある特定の時期だけでなく,過去の履歴を考慮した統計的検定法を考察した.マルチステージ決定問題とは,得られたデータより下す2値的な判断(検定)に対して,判定保留の場合を設け,その折,さらに追加データをとり,その情報を活かすことにより判断をより正確にしようとするものである.本研究ではこれを一般化し,さらに最適化基準を導入することにより,決定手順を定める方法について論じた.日本経営工学会平成7年度秋季研究大会で発表.
(2)工程の変化などを,一種のパターンとして分類する手法について考察した.セルラニューラルネットワーク(CNN)は,構造が簡易でしかも良好な連想記憶能力をもつことから,最近研究が活発である.本研究では従来2値出力であったCNNを多値出力とし,予め登録した典型的パターン郡の中から,いずれを連想するかで分類を行う方法を確立した.肝臓病疾患について応用例を示した.IFCS-96で発表.
(3)具体的な時系列モデルとしてARモデルを考え,構造変化が起きたときの統計的検討法を提案する.年10月に開催される第3回中日ISIMで発表予定.
なお,本来の研究課題であるウェーブレット解析に基づく工程分析は今後も続けて行く所存である.以上
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