混合ガウスモデルとDavies Bouldin基準を用いた FORC ダイアグラムのクラスタ リング

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MAG24058

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス研究会

発行日: 2024/08/05

タイトル(英語): Clustering FORC diagram using the Gaussian mixture model and the Davies- Bouldin index

著者名: 応 瑞軒(東北大学),谷口 卓也(東北大学),鍋田 滉希(東北大学),石上 啓介(東北大学),菊池 伸明(東北大学),岡本 聡(東北大学)

著者名(英語): Ruixuan Ying(Tohoku University),Takuya taniguchi(Tohoku University),kouki Nabeta(Tohoku University),keisuke ishigami(Tohoku University),nobuaki Kikuchi(Tohoku University),satoshi Okamoto(Tohoku University)

キーワード: Ｄａｖｉｅｓ－Ｂｏｕｌｄｉｎ指数|ＦＯＲＣ　ダイアグラム|混合ガウスモデル|永久磁石|磁化反転メカニズム　|機械学習|Davies-Bouldin index|FORC diagram|Gaussian mixture models|Permanent magnets|Magnetization reversal mechanism |Machine learning

要約(日本語): 永久磁石は、モーターや発電機のエネルギー消費を削減するために不可欠です。その磁化反転メカニズムを理解することは極めて重要です。FORC解析はこのプロセスを議論するのに役立ちますが、その複雑さは特徴抽出の妨げになります。本研究では、FORCダイアグラムからの効果的な特徴抽出のために、ガウス混合モデル（GMM）とDavies-Bouldin指数（DBI）を使用することを提案します。

要約(英語): Permanent magnets are essential in reducing energy consumption in motors and generators. Understanding their magnetization reversal mechanism is crucial. Although FORC analysis helps in discussing this process, its complexity hampers feature extraction. This work proposes using Gaussian mixture models (GMM) and the Davies-Bouldin index (DBI) for effective feature extraction from FORC diagrams.

本誌: 2024年8月8日-2024年8月9日マグネティックス研究会

本誌掲載ページ: 47-49 p

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 558 Kバイト