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J-GLOBAL ID：202002232422939399   整理番号：20A1046433

加工条件の最適化 データマイニング手法を応用した切削条件の決定支援手法

Cutting condition decision support system by using data-mining method

著者 (1件)： 児玉紘幸 (岡山大)
資料名： 砥粒加工学会誌  (Abrasive Technology)
巻： 64  号： 5  ページ： 244-247  発行年： 2020年05月01日 
JST資料番号： L0473A  ISSN： 0914-2703  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・多品種少量生産現場では,非熟練者の習熟過程を円滑化し,多様な条件決定を支援するシステムが必要であり,本稿では,データマイニングの定義と利用目的,代表的な解析手法,工具カタログをデータベースとするデータマイニングについて概説。
・データマイニングとはデータベースに蓄積された膨大なデータ(ビッグデータ)から価値ある情報を発掘する方法であり,数々の知識発見に基づいた意思決定システム(KDD)が提案。
・解析の目的は,データのグループ化,データの特徴抽出,データの予測に大別され,それぞれの具体的な適用例を紹介。
・意思決定支援プロセスの適用事例として,工具カタログデータマイニング技術,切削条件の決定支援のためのカタログマイニングプロセスを紹介。

シソーラス用語： 切削 ,  加工条件 ,  *データマイニング ,  *意思決定支援システム ,  データ通信 ,  利用 ,  特徴抽出 ,  予測 ,  資料 ,  エンドミル加工 ,  可視化 ,  クラスタ分析 ,  主成分分析 ,  回帰分析
準シソーラス用語： *切削加工 ,  切削条件 ,  IIoT ,  ビッグデータ利活用 ,  グループ化【コンピュータ】 ,  カタログ ,  見える化

分類 (1件)： 切削一般  (QC02010V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 加工条件 ,  最適化 ,  データマイニング ,  手法 ,  応用 ,  切削条件 ,  支援