マハラノビス・タグチ・システムとニューラルネットワークとの比較

抄録

ニューラルネットワーク(ANN)は,パターン認識,学習,分類,一般化あるいは入力のノイズ補正などに利用されている。マハラノビス・タグチ・システム (MTS)と呼ばれる比較的新しい手法もまた同様の応用に適用されている。MTS は品質工学とマハラノビス距離(MD)の考え方に基づいている。これら手法の間には共通点と相違点がいくつか存在する。本論文では2つのケーススタディによって,これら手法の詳細な比較を述べる。この比較は,さまざまなパターンの認識能力と次元削減の面から行う。論文ではまた,状況に応じてどちらの手法を選択すべ きかのためのガイドラインを示す。