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J-GLOBAL ID：202402217855404826   整理番号：24A0740054

統計的機械学習の影響分析を用いたブラシモータ駆動系のEMIフィルタパラメータの最適領域探索

Optimal Value Search of EMI Filter Parameters in Brush Motor Drive System Using Impact Analysis of Statistical Machine Learning

著者 (5件)： 前田壮洵 (岡山大 工) ,  日室雅貴 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科) ,  菅翔平 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  五百旗頭健吾 (岡山大 学術研究院 環境生命自然科学学域) ,  豊田啓孝 (岡山大 学術研究院 環境生命自然科学学域)
資料名： エレクトロニクス実装学会春季講演大会論文集
巻： 38th  ページ： 141-144  発行年： 2024年03月13日 
JST資料番号： X0498C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・人工神経回路網(ANN)とXGBoostを用いて,電磁干渉フィルタの設計パラメータからブラシモータのノイズ減少量を予測。
・その結果,適合率が高かったANNがXGBoostよりも優れた予測モデルであると考察。
・XGBoostを使った影響分析の結果から,インダクタの範囲を変更し,より多くのOKを含む範囲を探索。
・インダクタの範囲をより大きい範囲に変更することで,テストデータに含まれるOKの数を増やし再現率が倍に増加。

シソーラス用語： 電磁干渉 ,  *濾波器 ,  *電動機 ,  *機械学習 ,  統計データ ,  ニューラルネットワーク ,  雑音 ,  インダクタ

分類 (2件)： 電動機  (NB07030U) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 統計的機械学習 ,  影響分析 ,  ブラシ ,  モータ駆動 ,  EMI ,  パラメータ ,  探索