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J-GLOBAL ID：201002219557964333   整理番号：10A1535413

システム設計問題における予測モデルの妥当な入力領域の明確化にサポートベクトルマシンを活用

Using Support Vector Machines to Formalize the Valid Input Domain of Predictive Models in Systems Design Problems

著者 (2件)： MALAK Richard J., Jr. (Texas A&M Univ., TX) ,  PAREDIS Christiaan J. J. (Georgia Inst. Technol., GA)
資料名： Journal of Mechanical Design  (Journal of Mechanical Design)
巻： 132  号： 10  ページ： 101001.1-101001.14  発行年： 2010年10月 
JST資料番号： H0960A  ISSN： 1050-0472  CODEN： JMDEDB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測モデリングはシステム設計に不可欠なツールである。一連のシステム関連観測データから得られた知識の捕捉や再活用は,本ツールによって可能に成るからである。予測モデリング関連の重要な挑戦的課題は,モデル予測が妥当と成る領域の記述問題である。モデルの入力空間を自動的に探索する最適化子やその他の計算法と共に予測モデルを活用する時,元のデータの外挿は回避する必要が有るからである。領域記述の一般問題は,少数のサンプルしか有しない観測データ集合の特性によって複雑と成る。しかし機械学習分野で開発されたサポートベクトルマシン(SVM)を用いれば,この種の問題は解決可能である。本法ではクラスタ解析によりデータ集合を複数のサブデータ集合に分割し,モデルの精度を向上させることが可能と成るからである。そこで本報では,核ベースSVM法について報告し,予測モデリング問題への本法の適用法を説明した。

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  クラスタ分析 ,  *システム設計 ,  *予測モデル ,  モデリング ,  モデル ,  外挿法 ,  集合 ,  分割 ,  誤差 ,  分割法 ,  *定式化 ,  *最適設計
準シソーラス用語： クラスタ解析 ,  データ集合 ,  モデル誤差 ,  *領域モデル ,  領域分割法

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： システム設計 ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン ,  活用