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J-GLOBAL ID:202202235881118553   整理番号:22A0567644

サイバー物理製造計測学モデル(CPM=3)におけるビッグ計測データの構成【JST・京大機械翻訳】

Organization of big metrology data within the Cyber-Physical Manufacturing Metrology Model (CPM3)
著者 (7件):
資料名:
巻: 36  ページ: 90-99  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2871A  ISSN: 1755-5817  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)
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本論文では,最近記述されたCyber-Physical Metrology Model(CPM3)内のデータマイニングと解析を可能にする新しいデータキュレーション概念を提案した。新しく提案した方法論は,生計測データの距離ベースの教師なしクラスタリングを用いて,計測データをツリーベースのデータベース構造に組織化することに基づいている。伝統的に利用されている時間的に組織化されたリストと比較して,計測データの新しいツリーベースのデータベース組織は,データ内の探索の対数的加速を可能にし,従ってデータマイニングのための劇的な利点を提供する。ナノパターン化表面のハイパースペクトル計測,航空機エンジンタービンの座標測定機(CMM)検査,およびインプリントリソグラフィープロセスのジェットおよび充填段階におけるナノ体積液滴のイメージングベース計測を含む事例研究において,新しく提案したデータキュレーション方法論を評価した。検索精度と想起における最小または損失のない探索速度の大幅な改善を,データの大きさで成長するツリーベースのデータ組織化の利点によって,すべての事例-スタディにおいて観察した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  ,  ガスタービン 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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