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J-GLOBAL ID：201702219275223891   整理番号：17A0073421

疎データ規約に基づくCMAC大気腐食データ補償法【JST・京大機械翻訳】

Missing data compensation method in atmospheric corrosion data with CMAC based on sparse data regular

著者 (3件)： Li Zhiping (School of Automation & Electrical Engineering,University of Science & Technology Beijing) ,  Fu Dongmei (School of Automation & Electrical Engineering,University of Science & Technology Beijing) ,  Mu Zhichun (School of Automation & Electrical Engineering,University of Science & Technology Beijing)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 9  ページ： 2645-2647  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 材料腐食は巨大な損失をもたらす。大部分の地域では大気腐食レベルは未知である。どのように大気中の腐食レベルデータを補償するかは,函待の問題になる。大気腐食レベルの二つのキーポイントは,二酸化炭素濃度と二酸化硫黄濃度が単独で欠損する場合のデータモデリング補償である。中国の地域の腐食レベルと関連環境パラメータのまばらな分布の特性に従って,本論文は,まばらなデータに基づくCMACの大気腐食データの補償法を提案した。同時に,二酸化硫黄濃度の欠失の場合について,既存の有効データに基づき,二酸化硫黄濃度の経験式を提案した。結果により,塩素イオン濃度が単独で欠損した場合の予測精度は86.5%であり,二酸化硫黄濃度が単独で欠損した場合の予測精度は82.6%であった。このアルゴリズムは大気腐食レベルのデータ補償精度を向上させ,材料選択のための重要な基礎を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二酸化硫黄 ,  *腐食 ,  中華人民共和国 ,  アルゴリズム ,  実験式 ,  *大気腐食
準シソーラス用語： 材料選択 ,  予測精度 ,  塩素イオン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： missing data ,  atmospheric corrosion level ,  CMAC ,  sparse data regular ,  empirical formula of sulfur dioxide concentration

分類 (2件)： 大気質調査測定一般  (SB03040I) ,  気圏環境汚染  (SB03020M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 疎データ ,  規約 ,  CMAC ,  大気腐食