ノイズフルな時系列情報から異常発生の予兆を捉えるデータ純化技術の開発

研究課題

体系的番号	JPMJSF23CY
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJSF23CY
研究代表者	山本泰生静岡大学, 学術院情報学領域, 准教授
研究期間 (年度)	2023 – 2024
概要	時系列データ分析の研究成果を基に、製造機械の操業データに含まれる多種多様なノイズ成分を分離する要素技術を確立する。これによりスモールデータ学習の汎化性能を向上させ、製造工程で発生する異常を事前予測する問題に取り組む。本研究では製紙工程で発生する欠点予測の問題に対し、提案技術の実現可能性を評価する。