@techreport{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00010725,
 author = {陳山, 鵬 and JINYAMA, Ho and 川合, 忠雄 and KAWAI, Tadao and 山下, 光司 and YAMAAHITA, Mitushi},
 month = {May},
 note = {application/pdf, 本研究では知能型精密診断装置システムに適した(1)ノイズ除去法、(2)有・無次元特徴パラメータの選出法、(3)各状態の判定基準を決定する方法、および高精度な状態傾向管理法、(4)異常種類の精密識別法、(5)遺伝的アルゴリズムなどを用いて最適な予測開始点・関数・状態傾向を求める方法を提案し、実験データおよび現場データで提案した諸手法の有効性を検証した。, In this study, the contracture method to develop new type of precise condition diagnosis system for plant machinery was established based on the results of previous research on condition diagnosis of plant machinery using computer information theory (genetic algorithms, fuzzy theory, neural network, etc.), signal processing theory (wavelet analysis, FFT, etc.) and digital signal processing technology. The efficiency of the methods and the prototype proposed and established in this study has been verified using real field data of plant machinery., 平成19~22年度科学研究費補助金(基盤研究(B))研究成果報告書, 19360074},
 title = {回転機械設備のための次世代知能型精密診断装置システムに関する研究},
 year = {2011}
}