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J-GLOBAL ID：201602270608123152   整理番号：16A0803106

BP neuronetと比較した高速,最適で正確なWASD neuronetを用いた中国個体群予測【Powered by NICT】

China population prediction with the aid of fast, optimal and accurate WASD neuronet compared with BP neuronet

著者 (5件)： Zhang Yunong (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou 510006, China) ,  He Penghao (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou 510006, China) ,  Wen Jianfeng (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou 510006, China) ,  He Liangyu (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou 510006, China) ,  Tan Hongzhou (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou 510006, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCC  ページ： 3673-3678  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人口は国の社会的および経済的発展に影響する最も重要な因子の一つである。現在,中国は人口高齢化の大きな挑戦に直面している。経済成長を維持するために個体群状況への連続的注意を払い,対策をとるために中国政府にとって重要である。疑うことなく,この対策の有効性は,中国集団の正確な予測に決定的に依存する。逆伝搬(BP)アルゴリズムを備えたフィードフォワードニューロネットを含む多くの方法が予測精度を改善するために提案されている。しかし,これらの方法は,それらの固有の限界がある。本論文では,著者らは,中国集団を予測するための拡張型フィードフォワードニューロネット,すなわち,重みと構造決定アルゴリズム(,WASD PAN)を備えた3層フィードフォワード電力活性ニューロネット(PAN),構築した。数値実験は,中国人口は今後10年間に低速度で増加し続けるであろうことを示した。も逆伝搬ニューロネットBPとPAN WASD PANを比較し,前者の優れた性能を示す数値実験結果を得た。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 経済成長 ,  電力 ,  *個体群 ,  アルゴリズム ,  経済開発 ,  *高速度 ,  低速度 ,  フィードフォワード ,  *中華人民共和国
準シソーラス用語： 数値実験 ,  予測精度 ,  高齢化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： BP ,  中国 ,  個体群 ,  予測