タグチメソッドの精緻化の研究

田口方法的详细研究

基本信息

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

项目摘要

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．

以下研究是关于MT系统的。 1）开发了一种方法来确定待确定的数据是正常的，已知的异常或在存在正常空间或已知异常时未知的异常，并评估了性能。该方法基于混合模型。此外，考虑到监督和半监督学习，比较了性能。结果是在国际会议（亚洲质量网络）上提出的。该公告被选为最佳纸张奖（2021）。在2022年，内容得到了进一步改进，并发布在一本学术期刊上并发布。 ②在调查中，将使用五个或七种方法收集数据。因此，尽管在其背后假设了连续的计量空间，但数据本身可以是离散的。在这种情况下，将基于离散量的相关性稀释。因此，在这种情况下检测异常值需要独创性。因此，我们开发了一种通过将串联相关系数纳入MT方法作为连续变量和顺序变量之间的相关性来检测异常的方法。结果是在国际会议（亚洲质量网络）上提出的（2021年）。在2022年，内容得到了进一步改进，并发布在一本学术期刊上并发布。 ③通过制定可以适应高维数据的RT方法比较性能。我们采用了典型的高维主成分分析方法，噪声清除和交叉数据矩阵方法，并使用主成分分析将其引入了Takuchi的RT方法，并验证了其异常检测性能。结果是在国际会议（亚洲质量网络）上提出的（2021年）。在2022年，对结果进行了审查并提交给学术期刊并发布。

项目成果

期刊论文数量（3）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

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

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
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
影响因子：
0
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

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kentaro Honma;Masato Ohkubo and Yasushi Nagata
通讯作者：
Masato Ohkubo and Yasushi Nagata

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DOI：
发表时间：
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期刊：
影响因子：
0
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通讯作者：
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