プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー

昨年度も 3 月に金子研の学生たちが卒業していきました。少し遅くなってしまいましたが、2018 年度の学生の研究成果をまとめておきます。 江尾は医薬品設計に関する研究です。活性の測定された化合物を用いて、活性 y と記述子 x との間で機械...

解像度を上げるといっても、画素の密度を上げるわけではなく、より詳細に検討するということです。 回帰分析をしたら、以下のような目的変数の実測値 vs. 推定値プロットが得られたとしましょう。 ちなみにこのプロットは、こちらの論文にある沸点のデ...

今回は外れサンプルを検出するお話です。外れ値ではなく外れサンプルです。外れ値は、他の値と (大きく) 離れた値のことであり、外れ値がデータ解析のときに悪影響を及ぼすことがあります。ただ、回帰分析のときには、大事なのは説明変数 X と目的変数...

共同研究・コンサルティングや技術相談のご検討をいただき、感謝申し上げます。一度 金子に会って相談したい、という方もいらっしゃると思います。とてもうれしいことです。ただ、とても多くの方から相談を受けていたり、その中で実際に共同研究・コンサルテ...

化学プラント・産業プラントにおける測定が難しいプロセス変数の値を、機械学習・人工知能で推定しよう！　というのがソフトセンサーですが、 プラントでソフトセンサーを用いるときは、基本的に適応型ソフトセンサー (Adaptive Soft Sen...

SVR (Support Vector Regression, サポートベクター回帰) で回帰モデルを構築したことのある方は、下の図のように、実測値 vs. 推定値プロットにおいて、対角線から一定に離れたところにサンプルが固まっている、つま...

勾配ブースティングGradient Boosting、特に Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), XGBoost, LightGBM について、パワーポイントの資料とその pdf ファイルを作成しま...

実験計画法やベイズ最適化 (Bayesian Optimization, BO) についてはこちらに書いたとおりです。Python コードもあります。 今回は実験計画法の BO について目的変数が複数のときに対応しましたので報告します。プロ...

分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス制御設計 (ソフトセンサーなど) といった、いろいろな研究をする中で、たくさんの回帰モデルやクラス分類モデルなどを構築したり、構築したモデルを使ったりしています。モデルを扱う中で最も重要なことの一つ...

回帰モデルでもクラス分類モデルでも、モデルを構築したら、そのモデルでどれくらいの外挿ができるか、つまりモデルの適用範囲 (Applicability Domain, AD) の外をどのくらい予測できるのか、はとても大事です。AD はモデルが...