論文の概要: Concept Identification for Complex Engineering Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06155v1
- Date: Thu, 9 Jun 2022 09:39:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 16:28:12.548110
- Title: Concept Identification for Complex Engineering Datasets
- Title（参考訳）: 複雑なエンジニアリングデータセットの概念同定
- Authors: Felix Lanfermann and Sebastian Schmitt
- Abstract要約: データセットにおける概念の定義に対する客観的な価値を提供する新しい概念品質尺度が提案されている。
本研究は,これらの概念を用いて,各概念の特徴を示すデータセットの古参代表を選択できることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Finding meaningful concepts in engineering application datasets which allow
for a sensible grouping of designs is very helpful in many contexts. It allows
for determining different groups of designs with similar properties and
provides useful knowledge in the engineering decision making process. Also, it
opens the route for further refinements of specific design candidates which
exhibit certain characteristic features. In this work, an approach to define
meaningful and consistent concepts in an existing engineering dataset is
presented. The designs in the dataset are characterized by a multitude of
features such as design parameters, geometrical properties or performance
values of the design for various boundary conditions. In the proposed approach
the complete feature set is partitioned into several subsets called description
spaces. The definition of the concepts respects this partitioning which leads
to several desired properties of the identified concepts, which cannot be
achieved with state-of-the-art clustering or concept identification approaches.
A novel concept quality measure is proposed, which provides an objective value
for a given definition of concepts in a dataset. The usefulness of the measure
is demonstrated by considering a realistic engineering dataset consisting of
about 2500 airfoil profiles where the performance values (lift and drag) for
three different operating conditions were obtained by a computational fluid
dynamics simulation. A numerical optimization procedure is employed which
maximizes the concept quality measure, and finds meaningful concepts for
different setups of the description spaces while also incorporating user
preference. It is demonstrated how these concepts can be used to select
archetypal representatives of the dataset which exhibit characteristic features
of each concept.
- Abstract（参考訳）: 設計の合理的なグループ化を可能にするエンジニアリングアプリケーションデータセットに意味のある概念を見つけることは、多くのコンテキストにおいて非常に役立ちます。
同様の特性を持つ異なる設計グループを決定することができ、工学的意思決定プロセスにおいて有用な知識を提供する。
また、特定の特徴を示す特定の設計候補をさらに洗練するための道を開く。
本研究では,既存のエンジニアリングデータセットにおいて意味のある,一貫した概念を定義するアプローチを示す。
データセットの設計は、設計パラメータ、幾何学的特性、および様々な境界条件に対する設計の性能値など、さまざまな特徴によって特徴づけられる。
提案手法では、完全な特徴集合を記述空間と呼ばれるいくつかの部分集合に分割する。
概念の定義は、この分割を尊重し、特定された概念のいくつかの望ましい特性をもたらすが、最先端のクラスタリングや概念識別アプローチでは達成できない。
データセットにおける概念の定義に対する客観的な価値を提供する新しい概念品質尺度が提案されている。
計算流体力学シミュレーションにより3つの異なる操作条件における性能値(リフト・アンド・ドラッグ)が得られた約2500の翼面プロファイルからなる現実的な工学的データセットを考慮し,本測定の有用性を実証した。
概念品質尺度を最大化し、ユーザ嗜好を取り入れつつ記述空間の異なる設定に対して有意義な概念を求める数値最適化手法を用いる。
本研究は,これらの概念を用いて,各概念の特徴を示すデータセットの古参代表を選択できることを示す。
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