ウェーブレットとその周辺技術

カテゴリ: 技術報告

論文No: 1052

グループ名: 【D】産業応用部門

発行日: 2006/05/10

タイトル(英語): Research Committee on Wavelet analysis and peripheral approaches

著者名: ウェーブレットとその周辺技術に関する協同研究委員会

著者名(英語): Invesigating Research Committee on Wavelet Methods and Their Applications to Data Mining

キーワード: wavelet, indentification, modeling, control, data mining

要約(日本語): 複雑なシステムあるいは大規模システムを対象とする場合には、先ずシステムの挙動を正しく理解することが必要であるが、このためには、現在測定されているデータだけでは質の点で不十分であり、膨大なデータから必要な情報を得るためのデータマイニング技術が要求される。データマイニングでは、解析すべきデータに対しては、「ある種の期待」をもってフィルタリングあるいはモデリングを行い、情報抽出を行うと成功する場合が多い。また、データ解析の立場からは、得意とする分野に固執せず、ウェーブレットやその周辺技術のいろいろな方法と組み合わせる姿勢が、もっと広い世界への眼を開かせてくれることがある。 本委員会では、ウェーブレットの特徴である、情報の「抽出能力」と「可視化能力」に着目して、人間の判断が必要だった手続きを自動化していくための多種多様な適用事例を調査整理した。ウェーブレットベースのデータマイニング技術を更に発展させるためには、現在の知識で説明できる部分とそれ以外の部分とに分け、後者の部分に焦点を当てることにより新しい知見を得ることの可能性を検証していく必要がある。このことにより、「人間の手続きの自動化」から更に踏み込んで、ウェーブレットを、新しい知見を得ることができる道具として活用できるかもしれない。このことが、公共性の高い技術であるウェーブレットとその周辺技術に対する、我々が次に取り組む方向であると考える。

要約(英語): When we want to apply some technology to complex systems or large-scale system, we need to fully understand their dynamic behaviors. From the point of view of this aspect, in various industrial plants a lot of data which have been stored in DCSs and computers every day is not satisfying information in terms of quality. This is the reason why we need to use any data mining approach using Wavelet analysis. In the data mining approaches for a lot of data, we need to have some expected images, which are obtained by using appropriate filtering and modeling, and then we can deeply undarstand the dynamic behaviors through the information extracted from the data. We believe that some hybrid approach of Wavelet and peripheral approaches makes us to be awakened to the truth in the data. In the committee, we pay our attention to "extraction of meaningful information" from the data and "visualization of the information" and we collected various examples on automatically processing technique which have been required some human decision before. These are special feature on the Wavelet analysis and they can lead us to another world which we have never known. In order to develop the Wavelet and periepheral approaches, we have to divide the informaiton into one we can explain with our existent knowledge and the other we can not explain using our existent knowledge. This makes us to obtain the important information from a lot of data. This is the reason why we have to develop our Wavelet approaches more and more.

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