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J-GLOBAL ID：201702227316060934   整理番号：17A0353690

GA-余 ネットは,DSPによって認識される。【JST・京大機械翻訳】

Implementing Flatness Recognition Based on GA-CRBF Network by DSP

著者 (4件)： Zhang Xiuling (Key Laboratory of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province,Yanshan University, National Engineering Research Center for Equipment and Technology of Cold Strip Rolling) ,  Cheng Yantao (Key Laboratory of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province,Yanshan University) ,  Qi Qing (Key Laboratory of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province,Yanshan University) ,  Hou Daibiao (Key Laboratory of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province,Yanshan University)
資料名： Kuangye Gongcheng  (Kuangye Gongcheng)
巻： 36  号： 6  ページ： 113-117  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0909A  ISSN： 0253-6099  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： 従来のRBFネットワークパターン認識法には,妨害対抗能力の欠如,認識精度の限界,および不確実性情報の欠如などの問題を解決するために,クラウドモデルをRBFニューラルネットワークに導入して,新しい形状認識モデルを提案する。MATALBのシミュレーション結果は,以下を示す。新しいGA-余ネットワークは,形状欠陥を正しく認識し,従来のRBFネットワークと比較して,認識精度は73%増加し,そして,耐干渉性は83%増加した。GA-余ネットワークをDSPチップに書き込み、実行した後、正確にリンクを識別し、その工学応用の実行可能性を検証し、ニューラルネットワークを実際の工事に応用するために根拠を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  不確実性 ,  *ネットワーク ,  動径基底関数ネットワーク ,  コヒーレンス ,  パターン認識
準シソーラス用語： 形状認識 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： flatness recognition ,  RBF neural network ,  cloud model ,  genetic algorithm ,  DSP

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ネット ,  DSP