最大情報係数MICを導入した工具カタログデータマイニングプロセスの提案

佐久間 太志; 廣垣 俊樹; 青山 栄一; 児玉 紘幸

doi:10.11522/pscjspe.2017A.0_627

2017年度精密工学会秋季大会

セッションID: I67

DOI https://doi.org/10.11522/pscjspe.2017A.0_627

会議情報

主催: 公益社団法人精密工学会

会議名: 2017年度精密工学会秋季大会

開催地: 大阪大学

開催日: 2017/09/20 - 2017/09/22

最大情報係数MICを導入した工具カタログデータマイニングプロセスの提案

*佐久間太志, 廣垣俊樹, 青山栄一, 児玉紘幸

著者情報

キーワード: MIC, 最大情報係数, データマイニング, ビッグデータ, 切削加工, エンドミル

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抄録

CAD/CAMシステムの発展で容易にNCプログラムを生成することが可能となったが，加工を行う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．そこで本研究では工具カタログに対しデータマイニング手法を適用し切削条件決定を支援するシステムを提案している．本システムでは相関を主成分回帰によって評価してきたがMIC(Maximal Information Coefficient)がより適切な手法だと考えラジアスエンドミルの切削条件式を導出しこれを検証した．

責任著者(Corresponding author)

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