JP2018151883A - 解析装置、解析方法、及び、プログラム - Google Patents
解析装置、解析方法、及び、プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018151883A JP2018151883A JP2017047837A JP2017047837A JP2018151883A JP 2018151883 A JP2018151883 A JP 2018151883A JP 2017047837 A JP2017047837 A JP 2017047837A JP 2017047837 A JP2017047837 A JP 2017047837A JP 2018151883 A JP2018151883 A JP 2018151883A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- variable
- regression model
- feature amount
- data
- analysis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 102
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 16
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 59
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 49
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 43
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 29
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 27
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 20
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 37
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 17
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 10
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 9
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Algebra (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本実施形態に係る解析装置は、上下水道プラント、発電プラント、化学プラントで行われる産業プロセスにより生成されるデータを蓄積するデータ管理システムにおいて、特定の特性値の変動要因となる特徴量を抽出する解析装置である。データは、プロセス内に設置されたセンサから取得される値(センサ値)や、プロセス条件や目標値といった管理者により設定されている設定値が含まれる。データのうち、特に品質に重要な特性値(以下、重要特性値)は常時監視されている。品質管理では、この重要特性値(目的変数)の変動、あるいは、その予兆を検知し、変動要因を特定し、対策の検討・実施を行う。解析装置は、この重要特性値の変動要因の特定を支援するものである。
上述の第1実施形態に係る解析処理は、データにカテゴリ値が含まれている場合には、ダミー変数化して回帰モデル構築、及び、類似特徴量抽出の処理を行うものとしたが、本実施形態に係る解析処理は、データにカテゴリ値が含まれている場合に、カテゴリ変数ごとにグループ化することにより解析処理を行うものである。以下、上述した第1実施形態と異なる部分について詳しく説明する。
Claims (14)
- 複数の特徴量を含む解析対象データを用いて、前記複数の特徴量のうちの1つを目的変数として回帰分析することにより、それぞれ前記複数の特徴量のいずれか1つに対応する複数の説明変数と、前記複数の説明変数の回帰係数とによって前記目的変数を表す回帰モデルを構築する、回帰モデル構築部と、
前記解析対象データにおいて前記目的変数及び前記複数の説明変数に対応する特徴量以外の特徴量について、前記複数の説明変数のそれぞれとの類似度を計算し、前記類似度が所定値と比較して高い類似特徴量を抽出する、類似特徴量抽出部と、
を備える解析装置。 - 前記複数の特徴量を含むデータを取得し、加工し、前記解析対象データを生成する、データ洗浄部をさらに備え、
前記回帰モデル構築部は、前記データ洗浄部が生成した前記解析対象データに基づいて前記回帰モデルを構築し、
前記類似特徴量抽出部は、前記データ洗浄部が生成した前記解析対象データ、及び、前記回帰モデル構築部が選択した前記説明変数に基づいて前記類似特徴量を抽出する請求項1に記載の解析装置。 - 前記データ洗浄部は、さらに、前記複数の特徴量を含むデータのうち、カテゴリを表す変数であるカテゴリデータを、各カテゴリを表すダミー変数データに変換し、前記解析対象データを生成する請求項2に記載の解析装置。
- 前記回帰モデル構築部は、罰則項付回帰モデルに基づいて、前記説明変数を選択して前記回帰モデルを構築する請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の解析装置。
- 前記類似特徴量抽出部は、前記解析対象データに含まれるデータであって、前記目的変数以外、かつ、前記説明変数以外のそれぞれのデータと、それぞれの前記説明変数との相関係数を算出し、類似度を計算する請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の解析装置。
- 前記目的変数に対する前記説明変数の影響度、及び、前記目的変数に対する前記類似特徴量の影響度を算出する、影響度算出部をさらに備える請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の解析装置。
- 前記目的変数に対する前記類似特徴量の影響度、及び、前記類似特徴量と前記説明変数との間の類似度、のうち少なくとも一方を含むデータを出力データとして出力する、出力部を備える請求項6に記載の解析装置。
- 前記出力部は、
前記目的変数、前記説明変数、及び、前記類似特徴量をノードとして表し、
前記目的変数に対する前記説明変数の影響度に基づいて、前記目的変数と前記説明変数とをエッジで接続し、
前記説明変数と前記類似特徴量との間の類似度に基づいて、前記説明変数と前記類似特徴量とをエッジで接続するネットワーク図を前記出力データとして出力する請求項7に記載の解析装置。 - 前記解析対象データに含まれる前記複数の特徴量をグループ化する、特徴量グルーピング部をさらに備え、
前記回帰モデル構築部は、グループ化された前記複数の特徴量を用いて回帰分析することにより、前記グループ化された複数の特徴量のいずれか1つのグループに対応するグループ化された説明変数と、前記グループ化された説明変数に含まれる特徴量の回帰係数とによって前記目的変数を表す前記回帰モデルを構築し、
前記類似特徴量抽出部は、前記グループ化された説明変数、及び、前記グループ化された解析対象データについて前記類似特徴量を抽出する、
請求項1に記載の解析装置。 - 前記解析対象データに含まれる前記複数の特徴量をグループ化する、特徴量グルーピング部をさらに備え、
前記回帰モデル構築部は、グループ化された前記複数の特徴量を用いて回帰分析することにより、前記グループ化された複数の特徴量のいずれか1つのグループに対応するグループ化された説明変数と、前記グループ化された説明変数に含まれる特徴量の回帰係数とによって前記目的変数を表す前記回帰モデルを構築し、
前記類似特徴量抽出部は、前記グループ化された説明変数、及び、前記グループ化された解析対象データについて前記類似特徴量を抽出し、
前記データ洗浄部は、前記特徴量を含むデータのうち、カテゴリを表す変数であるカテゴリデータを、各カテゴリを表すダミー変数データに変換し、
前記特徴量グルーピング部は、同一の前記カテゴリデータから変換された前記ダミー変数データの集合を同一のグループとしてグループ化する請求項2に記載の解析装置。 - 前記回帰モデル構築部は、前記グループ化された説明変数ごとに罰則付回帰モデルに基づいて前記回帰モデルを構築し、
前記類似特徴量抽出部は、前記グループ化された説明変数ごと、及び、前記グループ化された複数の特徴量ごとに前記類似特徴量を抽出する、
請求項9又は請求項10に記載の解析装置。 - 前記回帰モデルの精度を算出する、回帰モデル精度算出部をさらに備え、
前記類似特徴量抽出部は、算出された前記回帰モデルの精度に基づいて前記複数の特徴量を選択し、選択された前記回帰モデルを構築するパラメータと、選択された前記類似特徴量を抽出するパラメータと、に基づいて抽出される前記特徴量を調整する、
請求項1又は請求項2に記載の解析装置。 - 回帰モデル構築部が、複数の特徴量を含む解析対象データを用いて、前記複数の特徴量のうちの1つを目的変数として回帰分析することにより、それぞれ前記複数の特徴量のいずれか1つに対応する複数の説明変数と、前記複数の説明変数の回帰係数とによって前記目的変数を表す回帰モデルを構築するステップと、
類似特徴量抽出部が、前記解析対象データにおいて前記目的変数及び前記複数の説明変数に対応する特徴量以外の特徴量について、前記複数の説明変数のそれぞれとの類似度を計算し、前記類似度が所定値と比較して高い類似特徴量を抽出するステップと、
を備える解析装置。 - コンピュータに、
複数の特徴量を含む解析対象データを用いて、前記複数の特徴量のうち1つを目的変数として回帰分析することにより、それぞれ前記複数の特徴量のいずれか1つに対応する複数の説明変数と、前記複数の説明変数の回帰係数とによって前記目的変数を表す回帰モデルを構築する、回帰モデル構築手段、
前記解析対象データにおいて前記目的変数及び前記複数の説明変数に対応する特徴量以外の特徴量について前記複数の説明変数のそれぞれとの類似度を計算し、前記類似度が所定値と比較して高いデータである類似特徴量を抽出する、類似特徴量抽出手段、
解析された前記類似特徴量に関するデータを含む出力データを出力する、出力手段、
として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017047837A JP6740157B2 (ja) | 2017-03-13 | 2017-03-13 | 解析装置、解析方法、及び、プログラム |
KR1020170109511A KR20180104542A (ko) | 2017-03-13 | 2017-08-29 | 해석 장치, 해석 방법 및 기억 매체 |
US15/692,796 US11216741B2 (en) | 2017-03-13 | 2017-08-31 | Analysis apparatus, analysis method, and non-transitory computer readable medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017047837A JP6740157B2 (ja) | 2017-03-13 | 2017-03-13 | 解析装置、解析方法、及び、プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018151883A true JP2018151883A (ja) | 2018-09-27 |
JP6740157B2 JP6740157B2 (ja) | 2020-08-12 |
Family
ID=63445431
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017047837A Active JP6740157B2 (ja) | 2017-03-13 | 2017-03-13 | 解析装置、解析方法、及び、プログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11216741B2 (ja) |
JP (1) | JP6740157B2 (ja) |
KR (1) | KR20180104542A (ja) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020024119A (ja) * | 2018-08-06 | 2020-02-13 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法 |
JP6680956B1 (ja) * | 2018-11-06 | 2020-04-15 | データ・サイエンティスト株式会社 | 検索ニーズ評価装置、検索ニーズ評価システム、及び検索ニーズ評価方法 |
JP2020067750A (ja) * | 2018-10-23 | 2020-04-30 | 日本製鉄株式会社 | 学習方法、装置及びプログラム、並びに設備の異常診断方法 |
JP2020077033A (ja) * | 2018-11-05 | 2020-05-21 | 日本電気株式会社 | 解析装置および解析方法 |
JP2020095398A (ja) * | 2018-12-11 | 2020-06-18 | 株式会社日立製作所 | モデルの予測根拠提示システム及びモデルの予測根拠提示方法 |
WO2020184561A1 (ja) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | 日本電信電話株式会社 | データ予測装置、データ予測方法、及びデータ予測プログラム |
WO2020184560A1 (ja) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | 日本電信電話株式会社 | データ予測装置、データ予測方法、及びデータ予測プログラム |
JP2020204841A (ja) * | 2019-06-14 | 2020-12-24 | 株式会社東芝 | 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム |
WO2021053782A1 (ja) * | 2019-09-19 | 2021-03-25 | オムロン株式会社 | 生産設備に生じ得る事象の解析装置 |
US20220374748A1 (en) * | 2020-01-14 | 2022-11-24 | International Business Machines Corporation | Automated determination of explanatory variables |
WO2023139718A1 (ja) * | 2022-01-20 | 2023-07-27 | 日本電気株式会社 | 特徴量選定装置、特徴量選定方法、身体状態推定システム、および記録媒体 |
JP7500358B2 (ja) | 2020-09-07 | 2024-06-17 | キオクシア株式会社 | 情報処理装置 |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017164095A1 (ja) * | 2016-03-23 | 2017-09-28 | 日本電気株式会社 | 要因分析装置、要因分析方法、およびプログラムを記憶した記憶媒体 |
JP2019101743A (ja) * | 2017-12-01 | 2019-06-24 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
CN109343489B (zh) * | 2018-10-30 | 2020-02-11 | 杭州安脉盛智能技术有限公司 | 烟草制丝工艺参数自愈控制方法及系统 |
US11475296B2 (en) | 2019-05-29 | 2022-10-18 | International Business Machines Corporation | Linear modeling of quality assurance variables |
US11551123B2 (en) * | 2019-06-11 | 2023-01-10 | International Business Machines Corporation | Automatic visualization and explanation of feature learning output from a relational database for predictive modelling |
DE112021007078T5 (de) * | 2021-02-12 | 2023-12-14 | Microchip Technology Incorporated | Deep learning-basierte holdover-kompensation und zugehörige systeme, verfahren und vorrichtungen |
CN116227961B (zh) * | 2022-12-05 | 2024-04-09 | 贝壳找房(北京)科技有限公司 | 一种资源分配方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010287011A (ja) * | 2009-06-11 | 2010-12-24 | Hitachi Ltd | 装置異常監視方法及びシステム |
JP2012074007A (ja) * | 2010-08-31 | 2012-04-12 | Fuji Electric Co Ltd | プラントの運転条件最適化システム、プラントの運転条件最適化方法、プラントの運転条件最適化プログラム |
JP5108116B2 (ja) * | 2009-01-14 | 2012-12-26 | 株式会社日立製作所 | 装置異常監視方法及びシステム |
JP2014081750A (ja) * | 2012-10-16 | 2014-05-08 | Hitachi Ltd | データ統合分析システム |
JP2015064856A (ja) * | 2013-08-30 | 2015-04-09 | 株式会社日立ソリューションズ | データ分析プログラム、データ分析方法及びデータ分析装置 |
WO2016002133A1 (ja) * | 2014-06-30 | 2016-01-07 | 日本電気株式会社 | 予測システムおよび予測方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05108116A (ja) | 1991-10-18 | 1993-04-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 工程管理装置 |
US6895411B2 (en) * | 2000-11-29 | 2005-05-17 | International Business Machines Corp. | Partial stepwise regression for data mining |
JP4376799B2 (ja) * | 2005-01-19 | 2009-12-02 | 株式会社日立製作所 | 内燃機関の点火時期制御装置 |
CN102027338B (zh) * | 2008-05-14 | 2013-06-19 | 日东纺音响工程株式会社 | 信号判定方法、信号判定装置、信号判定系统 |
WO2010075435A2 (en) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Crystal World Holdings, Inc. | Systems and methods for risk management of sports-associated businesses |
US8239178B2 (en) * | 2009-09-16 | 2012-08-07 | Schneider Electric USA, Inc. | System and method of modeling and monitoring an energy load |
JP5068382B1 (ja) * | 2011-06-21 | 2012-11-07 | ヤンマー株式会社 | 予測装置、予測方法及び予測プログラム |
US20170103148A1 (en) | 2014-03-27 | 2017-04-13 | Nec Corporation | System-analyzing device, analysis-model generation method, system analysis method, and system-analyzing program |
WO2016088362A1 (ja) | 2014-12-05 | 2016-06-09 | 日本電気株式会社 | システム分析装置、システム分析方法および記憶媒体 |
-
2017
- 2017-03-13 JP JP2017047837A patent/JP6740157B2/ja active Active
- 2017-08-29 KR KR1020170109511A patent/KR20180104542A/ko active IP Right Grant
- 2017-08-31 US US15/692,796 patent/US11216741B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5108116B2 (ja) * | 2009-01-14 | 2012-12-26 | 株式会社日立製作所 | 装置異常監視方法及びシステム |
JP2010287011A (ja) * | 2009-06-11 | 2010-12-24 | Hitachi Ltd | 装置異常監視方法及びシステム |
JP2012074007A (ja) * | 2010-08-31 | 2012-04-12 | Fuji Electric Co Ltd | プラントの運転条件最適化システム、プラントの運転条件最適化方法、プラントの運転条件最適化プログラム |
JP2014081750A (ja) * | 2012-10-16 | 2014-05-08 | Hitachi Ltd | データ統合分析システム |
JP2015064856A (ja) * | 2013-08-30 | 2015-04-09 | 株式会社日立ソリューションズ | データ分析プログラム、データ分析方法及びデータ分析装置 |
WO2016002133A1 (ja) * | 2014-06-30 | 2016-01-07 | 日本電気株式会社 | 予測システムおよび予測方法 |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020024119A (ja) * | 2018-08-06 | 2020-02-13 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法 |
JP7014686B2 (ja) | 2018-08-06 | 2022-02-01 | 三菱パワー株式会社 | 性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法 |
JP7127477B2 (ja) | 2018-10-23 | 2022-08-30 | 日本製鉄株式会社 | 学習方法、装置及びプログラム、並びに設備の異常診断方法 |
JP2020067750A (ja) * | 2018-10-23 | 2020-04-30 | 日本製鉄株式会社 | 学習方法、装置及びプログラム、並びに設備の異常診断方法 |
JP2020077033A (ja) * | 2018-11-05 | 2020-05-21 | 日本電気株式会社 | 解析装置および解析方法 |
JP7225688B2 (ja) | 2018-11-05 | 2023-02-21 | 日本電気株式会社 | 解析装置、解析方法、および解析プログラム |
JP6680956B1 (ja) * | 2018-11-06 | 2020-04-15 | データ・サイエンティスト株式会社 | 検索ニーズ評価装置、検索ニーズ評価システム、及び検索ニーズ評価方法 |
WO2020095357A1 (ja) * | 2018-11-06 | 2020-05-14 | データ・サイエンティスト株式会社 | 検索ニーズ評価装置、検索ニーズ評価システム、及び検索ニーズ評価方法 |
JP7145059B2 (ja) | 2018-12-11 | 2022-09-30 | 株式会社日立製作所 | モデルの予測根拠提示システム及びモデルの予測根拠提示方法 |
JP2020095398A (ja) * | 2018-12-11 | 2020-06-18 | 株式会社日立製作所 | モデルの予測根拠提示システム及びモデルの予測根拠提示方法 |
WO2020184561A1 (ja) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | 日本電信電話株式会社 | データ予測装置、データ予測方法、及びデータ予測プログラム |
WO2020184560A1 (ja) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | 日本電信電話株式会社 | データ予測装置、データ予測方法、及びデータ予測プログラム |
JP7116711B2 (ja) | 2019-06-14 | 2022-08-10 | 株式会社東芝 | 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム |
JP2020204841A (ja) * | 2019-06-14 | 2020-12-24 | 株式会社東芝 | 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム |
WO2021053782A1 (ja) * | 2019-09-19 | 2021-03-25 | オムロン株式会社 | 生産設備に生じ得る事象の解析装置 |
US20220374748A1 (en) * | 2020-01-14 | 2022-11-24 | International Business Machines Corporation | Automated determination of explanatory variables |
JP7500358B2 (ja) | 2020-09-07 | 2024-06-17 | キオクシア株式会社 | 情報処理装置 |
WO2023139718A1 (ja) * | 2022-01-20 | 2023-07-27 | 日本電気株式会社 | 特徴量選定装置、特徴量選定方法、身体状態推定システム、および記録媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20180260726A1 (en) | 2018-09-13 |
KR20180104542A (ko) | 2018-09-21 |
JP6740157B2 (ja) | 2020-08-12 |
US11216741B2 (en) | 2022-01-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6740157B2 (ja) | 解析装置、解析方法、及び、プログラム | |
US10990067B2 (en) | Computer system and method for the dynamic construction and online deployment of an operation-centric first-principles process model for predictive analytics | |
JP5734961B2 (ja) | 多変数プロセス制御においてモデルの品質を推定しモデルを適応させる装置およびその方法 | |
JP6673216B2 (ja) | 要因分析装置、要因分析方法とプログラム、及び、要因分析システム | |
CN107480028B (zh) | 磁盘可使用的剩余时长的获取方法及装置 | |
JP2019028929A (ja) | プリプロセッサおよび異常予兆診断システム | |
JP2012243256A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、並びにプログラム | |
JP2012027683A (ja) | 品質予測装置、品質予測方法、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP2012226511A (ja) | 歩留まり予測システムおよび歩留まり予測プログラム | |
US10635078B2 (en) | Simulation system, simulation method, and simulation program | |
JP2020035146A (ja) | 情報処理装置、情報処理システム及び情報処理方法 | |
Ni et al. | Variable selection for case-cohort studies with failure time outcome | |
CN105894138A (zh) | 一种制造业发货量的最优加权组合预测方法 | |
JP6929260B2 (ja) | 時系列特徴抽出装置、時系列特徴抽出方法及びプログラム | |
CN107291767B (zh) | 任务执行时间的优化处理方法和装置 | |
JP2021144637A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム | |
Pousi et al. | Simulation metamodelling with Bayesian networks | |
WO2023175921A1 (ja) | モデル分析装置、モデル分析方法、及び、記録媒体 | |
JP2010079325A (ja) | モデルの構築方法、構築システム及び構築用プログラム | |
US11768852B2 (en) | System and method for data analysis and presentation of data | |
JP2017150887A (ja) | 構造物診断装置、構造物診断方法及びプログラム | |
JP5860795B2 (ja) | 生存率推定装置、方法、及びプログラム | |
RU2622858C1 (ru) | Способ оценки информации об эффективности функционирования системы и устройство на его основе для решения задач управления, контроля и диагностики | |
JP6517731B2 (ja) | 確率密度関数推定装置、連続値予測装置、方法、及びプログラム | |
JPWO2016017171A1 (ja) | 流量予測装置、混合比推定装置、方法およびコンピュータ読み取り可能記録媒体 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180914 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190729 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190813 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191008 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200324 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200522 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200623 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200722 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6740157 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |