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J-GLOBAL ID：201302267602044255   整理番号：13A0985215

急冷強化棒鋼のための品質予測ベースのデータの選択方法

A Selective Approach on Data Based Quality Prediction for Quenched and Tempered Steel Reinforcement Bars

著者 (3件)： POUDEL Ram Chandra (Dep. of Mechanical Engineering, Toyohashi Univ. of Technol.) ,  SAKAGUCHI Tatsuhiko (Dep. of Mechanical Engineering, Toyohashi Univ. of Technol.) ,  SHIMIZU Yoshiaki (Dep. of Mechanical Engineering, Toyohashi Univ. of Technol.)
資料名： Journal of Chemical Engineering of Japan  (Journal of Chemical Engineering of Japan)
巻： 46  号： 4  ページ： 294-301 (J-STAGE)  発行年： 2013年 
JST資料番号： S0629A  ISSN： 0021-9592  CODEN： JCEJAQ  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究で,急冷強化棒鋼のためのデータベース品質予測モデルの設計で各種計算機法の有用性を調べた。問題に取り組むにあたり,入力データとして原料及びプロセスに関係する12のパラメータを選択し,3つの性能を出力データとした。次に,多発線形回帰,基本成分回帰,部分最小二乗法回帰,ニューラルネットワーク及び局所重量回帰を順次に行い,予測モデルを構築した。更に,予測品質を高めるために異なる3つのモジュールを有する選択方法を提案した。実際の2つの工業から収集したデータに対して,提案した選択方法は5つの個々の予測モデルより優れていた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 品質 ,  予測 ,  *棒鋼 ,  評価 ,  ニューラルネットワーク ,  回帰分析 ,  選択 ,  データ
準シソーラス用語： 総合評価 ,  線形回帰 ,  *品質予測

分類 (3件)： 金属材料試験一般  (HB02010J) ,  熱処理技術  (WC03020T) ,  鉄鋼材料  (WE02000W)

引用文献 (12件)：

• ABDI, H. Partial Least Squares (PLS) Regression. http://www.utdallas.edu/~herve/Abdi-PLS-pretty.pdf. 2003
• ATKENSON, C. G. Locally Weighted Learning. Artif. Intell. Rev. 1997, 11, 11-73
• CHATTERJEE, S. Regression Analysis by Example. 2006
• JOLLIFFE, I. T. Principal Component Analysia. 2002
• KANO, M. Product Quality Improvement Using Multivariate Data Analysis. Proceedings of 16th IFAC World Congress, Prague, Czech Republic, 2005. 2005

タイトルに関連する用語 (5件)： 急冷 ,  強化 ,  棒鋼 ,  品質予測 ,  選択方法