| 研究課題/領域番号 |
18K11202
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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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) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | タグチメソッド / ＳＮ比 / 一般化線形モデル / ロバストパラメータ設計 / ＭＴシステム / Ｔ法 / 異常検知 / 潜在クラスモデル |
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| 研究実績の概要 |
ＳＮ比解析や田口流実験計画法に関連して次のような研究を行った．田口の導入したサイクリック計画を用いて，スポーツの対戦システムに関する最適性について研究した昨年の結果をさらに発展させて論文にまとめた．この結果は学術誌に掲載された．また，一般化線形モデルを用いた動特性に関するロバスト・パラメータ設計の研究を国際会議で発表し，ベスト・ペーパー・アワードを受賞した．さらに，多変量累積和管理図について両側信頼限界を設定する方法を開発し，その性能の検討した．この成果を国際会議で発表した．
ＭＴシステムに関連して，次のような研究を行った．まず，異常検知のためのＭＴ法の研究について述べる．潜在クラスモデルに基づく条件付き異常検知システムを開発して，その性能が優れていることを確認した．この成果を国際会議で発表し，論文にまとめて学術誌に投稿し，掲載された．ラベルをつけていない単位空間を用いたＭＴ法に基づく異常検知の方法を開発し，性能評価した．この成果を学術誌に論文を投稿し，採択された．次に，予測手法であるＴ法に関連した研究について述べる．まず，単一変数の時系列モデルのデータを変換して解析するＴ法タイプの方法を開発し，その性能評価についての研究を行った．この成果をまとめ，学術誌に論文を投稿し，掲載された．次に，Ｔ法を用いて欠測値補完を行う方法を開発し，性能評価を行った．その成果を学術誌に論文と投稿し，掲載が決定した．不均衡データに対してデータを増加させるスモートの新しい方法を提案し，分類問題に適用し，性能が優れていることを確認した．その成果を論文にまとめ，その改訂作業を行い，学術誌に掲載された．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ＳＮ比解析や田口流実験計画法の研究ついては，ほぼ順調に進展した．
ＭＴシステムの研究についても，複雑な状況下を設定したもとで，十分多くの研究成果を出すことができた．また，多くの研究成果の論文化と掲載まで達成することができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
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システムの研究については研究を継続してきたい．特に，複雑な状況設定については，データの構造の複雑さ，変数の多次元化・高次元化，データの欠損や不均衡の状況に対して，研究を深めていきたい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
論文掲載までの時間がかかり，それに予定していた支出がなかった．
予定していた出張ができなかった（特に，2020年2月・3月）．
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