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J-GLOBAL ID：201702275327582969   整理番号：17A0144382

サポートベクトル回帰によるメルトインデクス予測【Powered by NICT】

Melt index prediction by support vector regression

著者 (3件)： Ge Long (Changshu Science and Technology, Innovation Park, Changshu, PR China) ,  Shi Jian (School of Electrical & Automatic Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu, PR China) ,  Zhu Peiyi (School of Electrical & Automatic Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu, PR China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCAIS  ページ： 60-63  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： 溶融指数は化学製品品質を決定する最も重要な変数の一つであると考えられている,メルトインデックス(MI)の信頼できる予測は,実用的プロピレン重合プロセスに必須である。本論文では,プロピレン重合プロセスのためのファジィサポートベクトル回帰(FSVR)に基づくモデルは,他の容易に測定プロセス変数からのポリプロピレンのMIを予測するために開発した。サポートベクトルデータ記述(SVDD)は新しいファジィメンバシップ関数として異常値およびノイズの影響を低減するためのこのモデルに導入した。標準SVRとSVDD FSVRモデル間の詳細な比較は,実際のプラントで行った。研究結果は提示した方法の有効性を確認した。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： 重合 ,  メンバシップ関数 ,  *メルトインデックス ,  異常値 ,  品質 ,  曖昧さ ,  雑音 ,  プロセス変数 ,  プラント ,  アルケン
準シソーラス用語： *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： パターン認識  (JE07000S) ,  固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  音声処理  (JE05000E) ,  冷房  (PC02030Q) ,  数値計算  (JE02000J) ,  構造動力学  (HD02000E) ,  軸受  (QB01020W)

物質索引 (1件)： プロピレン

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトル回帰 ,  メルトインデクス ,  予測