{"product_id":"ieej-zt20223-082","title":"データ分割精度の向上に資する時系列クラスタリング手法の検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-082\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2022\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eExamination of the Time Series Clustering Method to Improve the Accuracy of Data Partitioning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e増田達矢（富士電機）,石橋直人（富士電機）,飯坂達也（富士電機）,松井哲郎（富士電機）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTatsuya Masuda (Fuji Electric),Naoto Ishibashi (Fuji Electric),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric),Tetsuro Matsui (Fuji Electric)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eデータ分割|クラスタリング|時系列|Data Partitioning|Clustering|Time Series\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e当社では，AIを用いたバッチプロセスのプラント運転支援を検討している。しかし，プラントでは，複数の運転モードが混在していることがあり，混在したデータをまとめて学習すると，適切なAIモデルを構築できない場合がある。そのため，運転モード毎にデータを分割し，AIモデルを構築する必要がある。本稿では，学習データの分割に対して，時系列クラスタリング技術を適用する学習データ分割手法を提案し，従来手法よりも精度が上がったのでこれを報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e139-141 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e649 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46402022605039,"sku":"IEEJ-ZT20223-082-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_c23ec22c-86b6-44cc-afaa-4776a30404e6.png?v=1744969097","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20223-082","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}