文献

J-GLOBAL ID：201202255645722057   整理番号：12A1612664

最近接相関スペクトルクラスタリングを用いるPLSモデリングのためのインプット変数選択

Input variable selection for PLS modeling using nearest correlation spectral clustering

著者 (3件)： FUJIWARA Koichi (NTT Communication Sci. Laboratories, 2-4 Hikaridai Seika-cho Soraku-gun, Kyoto, 619-0237, JPN) ,  SAWADA Hiroshi (NTT Communication Sci. Laboratories, 2-4 Hikaridai Seika-cho Soraku-gun, Kyoto, 619-0237, JPN) ,  KANO Manabu (Dept. of Systems Sci., Kyoto Univ., Yoshida-honmati, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501, JPN)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 118  ページ： 109-119  発行年： 2012年08月15日 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトセンサが製品品質又は他の鍵となる変数を推定するのに広く用いられてきた。そして部分最小二乗(PLS)回帰がソフトセンサ設計に有用な技術として受け入れられている。高い推定性能を達成するために,適切なインプット又は説明変数を選択することが重要である。本研究は最近接相関スペクトルクラスタリング(NCSC)を用いるPLSのためのインプット変数を選択する新しい系統的方法を提案している。これは変数間の相関を基とするクラスタリング法である。NCSCを基とする変数選択(NCSC-VS)と名付けた,提案法はNCSCを用いることによって変数を集めていくつかの変数群とし,それらの推定値への寄与によりいくつかの変数群を選択する。すなわち,インプット変数を個別に選択せず類似の相関をもつ若干の変数を共に選択する。提案したNCSC-VSの有用性を工業的化学プロセスのためのソフトセンサ設計に適用することにより示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  *多重回帰分析 ,  部分最小二乗法 ,  *センサ ,  選択 ,  推定量 ,  *化学プロセス ,  モデリング ,  *ソフトセンサ ,  変数選択 ,  *改変
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *スペクトルクラスタリング ,  推定値 ,  *部分最小二乗回帰

分類 (2件)： 化学一般その他  (CA01060X) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 相関 ,  スペクトルクラスタリング ,  PLS ,  モデリング ,  インプット ,  変数選択