文献

J-GLOBAL ID：201902255852320079   整理番号：19A2436303

機械学習を導入した工具カタログのデータマイニングプロセスの提案

Proposal of data mining process for tool catalog data introducing machine learning

著者 (6件)： 佐久間太志 (同志社大 大学院理工学研究科) ,  朝倉彬仁 (同志社大 大学院理工学研究科) ,  山田航太郎 (同志社大 大学院理工学研究科) ,  廣垣俊樹 (同志社大 理工) ,  青山栄一 (同志社大 理工) ,  児玉紘幸 (岡山大 工)
資料名： 日本機械学会論文集(Web)  (Bulletin of the JSME (Web))
巻： 85  号： 877  ページ： ROMBUNNO.19-00215(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0182B  ISSN： 2187-9761  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： 工具メーカの工具カタログ記載のデータベースにデータマイニングの手法を適用することで,切削加工における加工条件の設定に関する新知識発見を目指した研究である.本報では,工具の寸法や工作物硬さなどの量的変数だけでなく,工具のコーティング情報などの質的変数を導入するため,データマイニングに決定木と機械学習の手法の一種であるランダムフォレストの導入を試みた.その結果,提案する手法はデータベース内で内挿的に切削速度を予測する手法としてだけでなく,データベースの10%程度の外挿的な予測も可能であり,データベースに存在しない未知の組み合わせの加工条件の設定の探索にも有効であることが判明した.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  資料 ,  *データマイニング ,  *加工速度 ,  ディシジョンツリー ,  計算機アルゴリズム ,  *エンドミル ,  予測モデル
準シソーラス用語： カタログ ,  *ラジアスエンドミル ,  ランダムフォレスト ,  決定木 ,  切削速度

分類 (2件)： フライス加工  (QC02030R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  工具 ,  カタログ ,  データマイニング ,  プロセス ,  提案