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J-GLOBAL ID：200902248878180040   整理番号：09A1056139

プロセス産業におけるデータマイニング活用

著者 (1件)： 山下善之 (東京農工大 大学院共生科学技術研究院)
資料名： CICSJ Bulletin (Division of Chemical Information and Computer Sciences, the Chemical Society of Japan)  (CICSJ Bulletin (Division of Chemical Information and Computer Sciences, the Chemical Society of Japan))
巻： 25  ページ： 57-61  発行年： 2008年11月13日 
JST資料番号： L1052A  ISSN： 0913-3747  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： プロセス産業のデータ解析に有効なデータマイニング法について解説した。プロセス産業のデータの特徴(物性未知の物質の存在,非線形性要素の存在,必要情報の未計測,変数間の強い相関,時間的遅れの存在)を紹介し,このような状況においてデータマイニングを有効に活用するためのポイントとして「取り出したい情報の明確化」を挙げた。適用例を2例紹介した。

シソーラス用語： *プロセス工業 ,  *データマイニング ,  データ解析 ,  脱ガス設備
準シソーラス用語： *事例紹介 ,  制御ループ

分類 (1件)： 化学プロセスの制御  (XC02020N)

引用文献 (4件)：

• X. Z. Wang, Data Mining and Knowledge Discovery for Process Monitoring and Control, Springer-Verlag, London (1999)
• 松尾徹, 笹岡英毅,「プロセス監視におけるウェーブレット解析の応用」, 計測と制御, 44, No.2, 139-142(2005)
• Y. Yamashita, “An Automatic Method for Detection of Valve Stiction in Process Control Loops,”Control Engineering Practice, 14, 503-510(2006)
• Y. Yamashita, “Supervised Learning for the Analysis of Process Operational Data,”Computers and Chemical Engineering, 24S, 471-474(2000)

タイトルに関連する用語 (4件)： プロセス ,  産業 ,  データマイニング ,  活用