マツダ(株)
東京農工大学 機械システム工学専攻
2019 年 50 巻 2 号 p. 260-266
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エンジンや車両走行時の大規模な時系列データを取り扱う際、分割することでデータ数を大幅に削減することができる。その際に発生する課題として、分割データ再結合時の不連続面や時間の取り扱いがある。本研究では、統計手法のGP(ガウシアン・プロセス)を活用し課題解決のための有効な方法を見出したのでこれを報告する。
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