データマイニングによるエンドミル切削条件決定法からの知識発見自明な工具パラメータを除いたマイニング手法の提案

摘要

本研究では，工具カタログデータに，階層·非階層型のクラスタリング手法を適用することで，切削条件決定を支援できるシステムを用いた知識発見手法の提案を行った．提案する手法では，工具カタログに記載されている膨大な公開情報に基づき，データマイニングプロセスにおいて生産加工技術に価値ある新知識の発掘を目的とする．切削条件決定に際して，データクレンジングの新しい試みとして背景知識より自明であると考えられる工具外径Dを一定値に固定化することで，他の工具パラメータがもつ切削条件への影響度合いを考察した．