研究課題/領域番号 |
15K00056
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
統計科学
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研究機関 | 早稲田大学 |
研究代表者 |
永田 靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30198337)
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | タグチメソッド / SN比 / MTシステム / 実験計画法 / 多変量解析法 / 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 / ロジスティック回帰分析 / カーネル法 / 方向データ / LASSO |
研究成果の概要 |
タグチメソッドの拡張的な手法の開発とその理論化を目指す.特に,実験計画法におけるSN比の一般化と拡張的な改良(研究Ⅰと参照),および,MTシステム(Mahalanobis Taguchi system)の拡張的な改良とその理論的研究(研究Ⅱと参照)を行う. 研究Ⅰでは,様々な状況で提案されているSN比の性質を数理的側面から整理し,汎用性の高い新たなSN比を用いた解析方法を提案し,その理論的性質を明らかにする.研究Ⅱでは,MTシステムの各手法の特徴を理論的に明らかにし,弱点を改良した新たな解析手法を開発し,既存のMTシステムや多変量解析の各手法と比較して,応用上の指針を策定する.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は,世界中の技術者により用いられているタグチメソッドの理論的な裏付けを行うとともに,それに基づく拡張的な手法を開発するという意味で,製造業における技術開発に大きなインパクトを与えるものである.この研究成果により,適切で迅速な異常検知が可能になるとともに,効率的な新製品の開発・設計が可能になることが期待できる.
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