決定木と機械学習の手法を導入した工具カタログマイニングの提案
説明
<p>近年のCAD/CAMシステムの発展により,容易にNCプログラムを生成することが可能となったが,加工をする上で重要な切削条件の決定は熟練技能者の知識や経験に頼っているのが現状である.そこで膨大なデータを有する工具カタログに対して,データマイニング手法を適用した切削条件支援システムを提案している.機械学習の決定木とランダムフォレストにより予測モデルを構築し,ケーススタディとして切削条件を予測して切削実験を行った.</p>
収録刊行物
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- 精密工学会学術講演会講演論文集
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精密工学会学術講演会講演論文集 2019A (0), 266-267, 2019-08-20
公益社団法人 精密工学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390846609806557696
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- NII論文ID
- 130007800896
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可