タグチメソッドの精緻化の研究

田口方法的详细研究

• 批准号: 22K11942
• 负责人: 永田 靖
• 金额: $ 2.33万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K11942/
• 关键词: タグチメソッド; MTシステム; RT法; 混合モデル; アンケート調査データ; 異常検知; 予測; ロバスト推定; 機械学習

MTシステムに関連し，次の研究を行った．①正常空間，既知の異常がある場合に，判定すべきデータが正常であるか，既知の異常であるか，未知の異常であるかを判定する手法を開発し，性能評価した．この手法は混合モデルに基づくものである．さらに，教師あり学習と半教師あり学習の両者を考慮し，性能の比較を行った．成果を国際会議（Asian Network for Quality）で発表した．この発表はBest Paper Awardに選出された（2021年度）．2022年度では，その内容に，さらに改良を加えて学術誌に投稿し，掲載された．②アンケートでは，５件法や７件法でデータを採取する．したがって，背後には連続的な計量空間が想定されるが，データ自体は離散量が得られる．このような場合，離散量に基づく相関関係は希薄化されてしまう．したがって，そのような状況で異常値を検出するためには，工夫が必要になる．そこで，連続変数と順序尺度変数間の相関として多分系列相関係数をMT法に組み入れて異常検知する方法を開発した．成果を国際会議（Asian Network for Quality）で発表した(2021年度)．2022年度では，その内容に，さらに改良を加えて学術誌に投稿し，掲載された．③高次元データに対応できるRT法を定式化して性能を比較した．代表的な高次元主成分分析法であるノイズ掃き出し法とクロスデータ行列法を取り上げ，それらを主成分分析を用いたタグチのRT法に導入し，その異常検出性能について検証した．成果を国際会議（Asian Network for Quality）で発表した（2021年度）．2022年度では，その結果に検討を加えて学術誌に投稿し，掲載された．

MT system related research.① Normal space, known abnormal situation, determine whether it is normal, known abnormal situation, unknown abnormal situation, determine whether it is normal, performance evaluation. This technique is mixed. For example, teachers learn and semi-teachers learn and compare performance. Results of the Asian Network for Quality This list was selected for the Best Paper Award (2021). In 2022, the content was improved and the academic journal was submitted. 2. 5 pieces of law and 7 pieces of law. The measurement space behind the connection is fixed, and the discrete quantity of the connection is obtained. In this case, the discrete quantity basis correlation is expected to be reduced. The time is necessary for an abnormal situation to occur. The correlation coefficient of multi-series correlation coefficient MT method is developed to integrate anomaly detection. Results of the International Conference on Asian Network for Quality (2021). In 2022, the content of the conference was improved and the academic journal was submitted. 3. Comparison of performance between RT method and high-dimensional data. Representative of the high-dimensional principal component analysis method is to use the method of scanning out the array method to select the upper level, and the principal component analysis is to use the RT method to introduce the abnormal detection performance. Results of the Asian Network for Quality Conference (2021). Results of the Asian Network for Quality Conference (2022). Results of the Asian Network for Quality Conference (2021).

项目成果

A Consideration of the Recognition Taguchi Method Using High-Dimensional Principal Component Analysis

基于高维主成分分析的田口识别方法的思考

• 发表时间: 2021
• 作者: Ryo Asano;Masato Ohkubo and Yasushi Nagata
• 通讯作者: Masato Ohkubo and Yasushi Nagata

Adaptation of the Mahalanobis–Taguchi Method to Ordinal Scale

马哈拉诺比斯-田口方法对序数尺度的适应

• DOI: 10.17929/tqs.8.14
• 发表时间: 2022
• 期刊: Total Quality Science
• 作者: IWAMOTO Hiroki;NAGATA Yasushi
• 通讯作者: NAGATA Yasushi

Mahalanobis-Taguchi Method for Anomaly Detection and Classification

用于异常检测和分类的 Mahalanobis-Taguchi 方法

• 发表时间: 2021
• 作者: Kentaro Honma;Masato Ohkubo and Yasushi Nagata
• 通讯作者: Masato Ohkubo and Yasushi Nagata