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研究成果
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Scopus著者プロファイル
永田 靖
教授
Professor 教授
,
創造理工学部
ウェブサイト
https://w-rdb.waseda.jp/html/100000432_ja.html
h-index
16
被引用数
2
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2015
2022
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(12)
類似のプロファイル
(1)
Pureに変更を加えた場合、すぐここに表示されます。
フィンガープリント
Yasushi Nagataが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
1
類似のプロファイル
Anomaly Detection
Business & Economics
100%
Taguchi Method
Business & Economics
37%
Taguchi methods
Engineering & Materials Science
35%
Anomaly
Business & Economics
30%
Robust Parameter Design
Mathematics
25%
Rank Estimation
Mathematics
24%
Likelihood Ratio
Business & Economics
23%
Exponentially Weighted Moving Average
Business & Economics
21%
ネットワーク
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研究成果
年別の研究成果
2015
2015
2018
2021
2022
10
Article
2
Conference contribution
年別の研究成果
年別の研究成果
More Accurate Knowledge Search in Technological Development for Robust Parameter Design
Oyama, K.
,
Ohkubo, M.
&
Nagata, Y.
,
2022
,
In:
Quality Innovation Prosperity.
26
,
1
,
p. 38-51
14 p.
研究成果
›
査読
Open Access
Taguchi methods
100%
Technological Development
81%
Endogeneity
62%
Taguchi Method
55%
Causality
46%
Anomaly detection for unlabelled unit space using the Mahalanobis–Taguchi system
Ohkubo, M.
&
Nagata, Y.
,
2021
,
In:
Total Quality Management and Business Excellence.
32
,
5-6
,
p. 591-605
15 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Anomaly Detection
100%
Anomaly
30%
Mahalanobis Distance
23%
Robust Methods
20%
Sensor
17%
4
被引用数 (Scopus)
Application of VBGMM for pitch type classification: analysis of TrackMan's pitch tracking data
Umemura, K.
,
Yanai, T.
&
Nagata, Y.
,
2021 7月
,
In:
Japanese Journal of Statistics and Data Science.
4
,
1
,
p. 41-71
31 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Kinematics
100%
Gaussian Mixture Model
36%
Game
19%
Ball
19%
Classify
19%
1
被引用数 (Scopus)
Study on likelihood-ratio-based multivariate EWMA control chart using Lasso
Saruhashi, T.
,
Ohkubo, M.
&
Nagata, Y.
,
2021
,
In:
Quality Innovation Prosperity.
25
,
1
,
p. 3-15
13 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Likelihood Ratio
100%
Exponentially Weighted Moving Average
88%
Control charts
77%
Control Charts
76%
Multivariate Control Charts
55%
Anomaly detection for noisy data with the mahalanobis–taguchi system
Ohkubo, M.
&
Nagata, Y.
,
2020
,
In:
Quality Innovation Prosperity.
24
,
2
,
p. 75-92
18 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Anomaly Detection
100%
Anomaly detection
63%
Sensor
40%
Condition-based Maintenance
27%
Statistical Model
24%