最適化手法を用いた形式不明データの自動分割法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC17022

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2017/12/07

タイトル(英語): Unknown format data automatic separation method using an optimization method

著者名: 長谷川 翼(千葉大学),岡本 卓(SENSY),仲吉 良彰(プロスペクティブ),矢野 知隆(矢野技術士事務所),小圷 成一(千葉大学),下馬場 朋禄(千葉大学),伊藤 智義(千葉大学)

著者名(英語): Tsubasa Hasegawa(Chiba University),Takashi Okamoto(SENSY Inc.),Yoshiaki Nakyoshi(Prospective inc.,),Tomotaka Yano(YANO Professional engineer office),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Tomoyoshi Shimobaba(Chiba University),Tomoyoshi Ito(Chiba University)

キーワード: 最適化|データ構造化|Optimization|Data structuration

要約(日本語): 生産機器に付属された記録媒体などに蓄積されたデータの中には，書き出しフォーマットが不明，ないしはその仕様を調査に困難を伴うデータが存在する。このようなデータを活用するためには，活用できる形に整形する必要がある。本研究では，データに出現する文字列の頻度や種類数に注目して，データを自動的に整形するための最適化問題を定式化し，これを解くことで自動生成を実現する手法を提案する。

要約(英語): There is a unknown format data in the industrial plant. Such data is recorded in HDD attached to production machine, for example. This study proposes an automatic separation method that separates unknown format data using an optimization method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 978 Kバイト