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J-GLOBAL ID：201702213996908284   整理番号：17A0930964

重み付き最小二乗法のモデル予測誤差を改善する「混合分散回帰」の提案と性能調整工程への適用

著者 (5件)： 池田弘 (富士通研) ,  井上一成 (富士通研) ,  松岡英俊 (富士通研) ,  二宮嘉行 (九大) ,  西井龍映 (九大)
資料名： 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集  (生産システム部門講演会講演論文集)
巻： 2017  ページ： 45-46  発行年： 2017年03月15日 
JST資料番号： L4324B  ISSN： 2424-3108  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 一般的に回帰モデルの推定においてよく用いられる重み付き最小二乗法(WLS)と比較し,モデルの予測誤差が減少する新しいモデル推定手法「混合分散回帰」を提案する。測定ノイズが既知の場合のモデル推定では通常WLSが用いられるが,モデル化の際に生じるシステムノイズをWLSは無視している。我々はシステムノイズを考慮し最尤法でモデル推定する混合分散回帰を開発し,WLSに比較し最大1割弱のモデルの予測誤差の減少をシミュレーションで確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *最小二乗法 ,  重みづけ ,  *予測 ,  *予測誤差 ,  モデル ,  雑音 ,  最尤法 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *重みづけ最小二乗法 ,  *モデル予測 ,  モデル推定 ,  *混合分散回帰 ,  測定ノイズ ,  *性能調整工程

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最小二乗法 ,  モデル ,  予測誤差 ,  混合分散 ,  提案