One-class support vector machineを用いた教師なし工具摩耗予測法の開発

抄録

近年機械学習による工具摩耗予測手法の開発が活発に行われているが教師あり学習が多く，多量の学習データを必要とする．また，単一の工具・被削材の組み合わせで実施されることが多く，様々な加工条件，工具―被削材の組み合わせには対応が難しい．そこで，本研究では教師なし学習法の一つであるOne-class support vector machineを用いて工具摩耗予測を検討した結果について報告する．