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J-GLOBAL ID：202404017760919981  Research Project code：23827643

ノイズフルな時系列情報から異常発生の予兆を捉えるデータ純化技術の開発

ノイズフルな時系列情報から異常発生の予兆を捉えるデータ純化技術の開発
National award number：JPMJSF23CY
Study period：2023 - 2024
Organization (1)：
静岡大学

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Principal investigator：
山本 泰生

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(
静岡大学

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, 学術院情報学領域, 准教授 )
DOI： https://doi.org/10.52926/JPMJSF23CY
Research overview：
時系列データ分析の研究成果を基に、製造機械の操業データに含まれる多種多様なノイズ成分を分離する要素技術を確立する。これによりスモールデータ学習の汎化性能を向上させ、製造工程で発生する異常を事前予測する問題に取り組む。本研究では製紙工程で発生する欠点予測の問題に対し、提案技術の実現可能性を評価する。
Terms in the title (5)：
Terms in the title
Keywords automatically extracted from the title.
ノイズ

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, 
時系列

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, 
異常発生

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, 
予兆

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開発

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Research program：
Industry-Academia Collaborative R&D

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Organization with control over the research：
Japan Science and Technology Agency

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