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J-GLOBAL ID：201702242713154565   整理番号：17A0145823

改良カッコウ探索アルゴリズムに基づくWeibull混合物のパラメータ推定【Powered by NICT】

Parameter estimation of weibull mixtures based on improved cuckoo search algorithm

著者 (4件)： Chi Kuo (Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, China) ,  Kang Jian-She (Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, China) ,  Wang Guang-yan (Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, China) ,  Yang Rui-feng (Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PHM (Chengdu)  ページ： 1-5  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： Weibull混合物のパラメータを正確に推定することは困難であるという問題に関して,改善されたカッコウ探索アルゴリズム(CSA)に基づくWeibull混合物のための新しいパラメータ推定法を提案した。,改善されたCSAによって解かれる,最適化モデルは残差平方和(RSS)を最小化するアイデアに基づいて確立した。アルゴリズム的改善は確率発見の向上,ステップサイズスケールの改善とその統合方式を含む三つのスキームを持っている。事例研究では,船のフロントガラスをオブジェクトとみなし,二倍Weibull混合を適合関数として考察した。CSAと三改良されたCSAに基づく四パラメータ推定法をそれぞれ2000回のパラメータを推定した。結果を比較し,その結果はCSAの統合スキームに基づく方法の精度は統合スキームは他の三つのアルゴリズムよりも優れたにより改善されることを証明した。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： 船舶 ,  *パラメータ推定 ,  *アルゴリズム ,  ウインドシールド ,  集中方式 ,  残差 ,  事例研究
準シソーラス用語： 平方和 ,  最適化モデル ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 探索アルゴリズム ,  混合物 ,  パラメータ推定