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J-GLOBAL ID：202202231435137559   整理番号：22A1742125

クラスタリングに基づくマイクロドリルのカタログデータベースの知識探索

Knowledge exploration of microdrill catalog database based on clustering

著者 (4件)： 野原嘉人 (同志社大) ,  廣垣俊樹 (同志社大) ,  青山栄一 (同志社大) ,  児玉紘幸 (岡山大)
資料名： 砥粒加工学会誌  (Abrasive Technology)
巻： 66  号： 7  ページ： 400-407  発行年： 2022年07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： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,マイクロドリルカタログデータを対象にデータマイニングを行い,マイクロドリルの穴加工に役立つ知識発見について考察する.データマイニング手法として,近年開発されてきている最大情報係数MICを適用したクラスタリングや,k-means法の発展的手法であるc-means法,Overlapping k-means法(OKM法)を新たに取り入れ考察を行った.主軸回転数と工具周速の関係においてc-means法とOKM法を比較した結果,すべてのクラスタに重複する加工条件が発見された.その重複条件において穴加工実験を行った結果,カタログ推奨の寿命穴数を超える穴加工が遂行でき,マイクロドリルにおける代表的な安定加工条件を導いている可能性を示すことができた.(著者抄録)

シソーラス用語： クラスタ化 ,  *ドリル ,  商品カタログ ,  データベース ,  *知識 ,  *捜索 ,  データマイニング ,  クラスタ分析 ,  平均法 ,  *加工条件 ,  穴あけ ,  工具寿命
準シソーラス用語： c-means法 ,  k-means法 ,  クラスタリング ,  マイクロドリル ,  穴加工実験

分類 (2件)： その他の切削  (QC02040C) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラスタリング ,  マイクロドリル ,  知識 ,  探索