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J-GLOBAL ID：201702269462743260   整理番号：17A0355028

最適化された非等間隔灰色理論とBPニューラルネットワークに基づくバレル摩耗予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Gun Barrel Wear Based on Improved Non-equal Interval Grey Model and BP Neural Network

著者 (4件)： Yi Huaijun (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology) ,  Liu Ning (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology) ,  Zhang Xiangyan (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology) ,  Ding Chuanjun (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology)
資料名： Binggong Xuebao  (Binggong Xuebao)
巻： 37  号： 12  ページ： 2220-2225  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2399A  ISSN： 1000-1093  CODEN： BIXUD9  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： 銃の摩耗予測におけるデータサンプリングの時間間隔が不均一であり,サンプリングが難しく,コストが高く,データ量が小さく,従来のデータあてはめと予測方法が難しいなどの問題を解決するために,改良非等間隔灰色理論とBPニューラルネットワークに基づく組合せ予測方法を提案した。組合せ予測モデルを用いて,ある種類の大砲バレルのアブレーション摩耗を予測し,事例研究により,この予測モデルは,高い予測精度を持ち,そしてそれは,身管内Tang摩耗の予測のための新規技術的方法を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  大砲 ,  アブレーション ,  *摩耗 ,  予測技法 ,  *最適化 ,  事例研究
準シソーラス用語： 予測精度 ,  データ量 ,  時間間隔 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  *灰色理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ordnance science and technology ,  gun barrel wear ,  unequal Interval ,  grey model ,  BP neural network ,  combined prediction method

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 最適化 ,  等間隔 ,  灰色理論 ,  BPニューラルネットワーク ,  バレル ,  摩耗 ,  予測