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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-30 15:20 劣化進行の信頼性予測に関する確率モデリングとフィルタリング ○貝瀬 徹（兵庫県立大）  R2020-28 |
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| 抄録 | （和） | 劣化データの信頼性解析において，確率過程モデルを想定した手法が数多く提案されている．例えば，ブラウン運動やガンマ過程といったモデルが用いられ，さらに加速モデルの想定もされている．しかし，統計学の視点で捉えると，これらのモデルに関するパラメータ推定法にはいくつかの手法の適用が可能であり，具体的には最尤法，一般化モーメント法，そしてベイズ法が挙げられる．また，モデル選択として情報量規準が考えられるが，異なる推定方法では統一的な評価に困難さが生じる． 本報告では，レヴィー過程で捉えた確率過程モデルと複数のパラメータ推定法を扱い，モデル選択では情報量規準EICを適用する．さらに，実際の劣化を推定するには，観測値からのフィルタリングを必要とすることについても述べる． |
| （英） | Methodologies of reliability analysis using stochastic process models for degradation data are proposed in many references. The Bownian motion and the gamma process are used for the analysis. It is possible to use estimation methods for the stochastic models. For example, the methods to estimate parameters are the maximum likelihood, the generalized moment, and the Bayesian methodologies. The information criteria are useful for the model selection. However it is difficult to make application of unified comparisons to the estimation methodologies. In this paper, we handle stochastic process models and estimation methods based on a view point of the L'{e}vy process. It is shown that the application of the information criterion EIC make the effects for degradation process analysis, because EIC is possible to treat uniformity the selections of the models and the estimations. Moreover, it is mentioned that the method of filtering is necessary to estimate the degradation states based on observation values. |
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| キーワード | （和） | 確率過程 / 最尤法 / EIC / / / / / |
| （英） | Stochastic process / Maximum likelihood / EIC / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 267, R2020-28, pp. 25-29, 2020年11月. | |
| 資料番号 | R2020-28 | |
| 発行日 | 2020-11-23 (R) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | R2020-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
| 開催期間 | 2020-11-30 - 2020-11-30 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 半導体と電子デバイスの信頼性、信頼性一般 |
| テーマ（英） | Reliability of semiconductor and electronic devices, Reliability general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | R |
| 会議コード | 2020-11-R |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 劣化進行の信頼性予測に関する確率モデリングとフィルタリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Stochastic Modeling and Filtering for Reliability Predictions of Degradation Processes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 確率過程 / Stochastic process |
| キーワード(2)（和/英） | 最尤法 / Maximum likelihood |
| キーワード(3)（和/英） | EIC / EIC |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 貝瀬 徹 / Toru Kaise / カイセ トオル |
| 第1著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学 (略称： 兵庫県立大) University of Hyogo (略称： Univ. of Hyogo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-30 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | R |
| 資料番号 | R2020-28 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.267 |
| ページ範囲 | pp.25-29 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-11-23 (R) |
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