ART-1ネットワークを用いた工場の設備グルーピングアルゴリズムの提案
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概要
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本論文では,バイナリデータのクラスタリングに適したニューラルネットワークであるART-1を用いた工場内の設備のグルーピングアルゴリズムを提案する.本研究の目的は,類似した部品を加工する機械ごとにグルーピングを行うことにより,グループ間の部品の往来回数を最小化すること,並びにメンテナンス性の向上を図ることである.なお,グルーピングの際は,グループ数と各グループに属する機械数の上限,下限を指定できるものとする.本提案手法では,まずART-1によって大まかに機械の分類を行った後,独自のグループ数,機械数調整アルゴリズムによって分類の条件を満たす.そして,例題による検証によって,著者が以前提案したSOMを用いた手法よりも優れた結果が導き出せることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-03
著者
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川田 誠一
産業技術大学院大学創造技術専攻
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川田 誠一
東京都立大学大学院工学研究科機械工学専攻
-
舘山 武史
首都大学東京
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舘山 武史
東京都立大学大学院工学研究科機械工学専攻
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川田 誠一
東京都立大学大学院工学研究科
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