学習分類子システムを用いたプロセス時系列からのデータマイニング
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概要
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本研究は,連続プラントを対象とした大量の時系列データから,プロセス応答モデルを構築する.また現在の操業データからの将来データの予測するプロセス予測モデルと,運転員に対するプラントの操作ガイダンスを行うプロセス制御ルールの発見的探索手法を提案する。そして,実際のバイオプラントの操業データに適用した結果を報告する.モデルの基本的な考え方は,時系列データ間の相互相関係数最大化,ニューラルネット時系列予測,MDL規準と改善率にもとづくアソシエーションルールの分類子学習である。本解析手法を用いて,バイオプラントにおける実プロセスデータを解析し,プロセス応答モデルの予測性能の有効性,およびC4.5による決定木分析との比較からMDL規準と改善率に基づく分類子学習の有効性を実証する.
- 2002-05-23
著者
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