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J-GLOBAL ID：201702224625767910   整理番号：17A0853054

複雑なメカトロニクスシステムの品質予測に基づくサポートベクトルマシンの研究【Powered by NICT】

Study on support vector machine based quality prediction of complex mechatronic systems

著者 (4件)： Cheng Yao (Harbin University of Science and Technology, China, 150080) ,  Gao Xin (Bohai University, Liaoning, China 121013) ,  Gao Tianyi (Harbin Institute of Technology, China, 150001) ,  Ren Zelin (Harbin Institute of Technology, China, 150001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICICIP  ページ： 179-184  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： 複雑なメカトロニクスシステムのヘルスモニタリングスキームを構築するために,サポートベクトルマシン(SVM)に基づくTennessee Eastman(TE)プロセスの品質予測は,SVMの回帰能力に関する簡単な調査後,本論文で提案した。SVMモデルは,TEプロセスのシミュレーションプラットフォームで発生したデータセットを用いてbuildedである。さらにSVMの予測精度を他の予測法と比較してTEプロセスのシミュレーションを用いて証明した。SVMは実際と予測データの間の根平均二乗誤差(RMSE)に従ってより有益であることを結果から示した。Copyright 2017 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： 予測技法 ,  *サポートベクトルマシン ,  *予測 ,  モデル
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  予測精度 ,  *品質予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： メカトロニクス ,  品質予測 ,  サポートベクトルマシン ,  研究