| 研究概要 |
本研究は,トレーサビリティ・データマイニングのアルゴリズム設計と計算機実験の2つから構成される.21年度は以下に示すようなアルゴリズム設計と評価用プログラムの開発を中心に進めた.
(1)製造物トレーサビリティ・データのモデル化
対象となるトレーサビリティ・データの特質を明らかにした.部品の階層構造はPart-Of関係になるが,個々の部品の組み付けデータは,1つの大きな木として管理されるのではなく,それぞれのノードがその1つ下の階層分だけを保持した分散データ構造となる.このようなデータ構造をXMLなどでモデル化することによって,サーバ間で交換可能な標準データ形式を設計した.このためによ文献や学会参加を通して設計・製造物のデータ標準の調査も行った.
(2)分散階層構成を持つデータに対するマイニングアルゴリズムの開発
分散階層データ構造に適合したドリルダウン型のマイニングアルゴリズムを設計した.これは製品レベルでの属性値(たとえば故障)と,1つ下のレベルの部品属性との相関関係から,製品レベルでの属性値に最も寄与している部品を検索し,この部品を構成しているサブ部品との関係を調べていく.これを繰り返すことによってドリルダウン型マイニングが可能になるが,ロット分割情報の利用や,分散マイニングの実行制御などの問題を解決していくことが必要である.文献や学会参加を通して最新のマイニング研究の状況についても調査した.
(3)ドリルダウン型マイニングプログラムの開発
設計したアルゴリズムを,Javaを用いて実行可能なプログラムとして開発した.また,アルゴリズム評価用のデータ生成プログラムも開発した.
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