文献

J-GLOBAL ID：201302241857138556   整理番号：13A1115270

センサの非線形データフィッティングのための改良クラスタリングアルゴリズム

Improved Clustering Algorithm for Nonlinear Data Fitting of Sensors

著者 (3件)： Song Nianlong (Fac. of Information and Automation Engineering,Xi ’ an Univ. of Technol., Xi ’ an) ,  Zhang Xinyu (Fac. of Information and Automation Engineering,Xi ’ an Univ. of Technol., Xi ’ an) ,  Xu Lu (Fac. of Information and Automation Engineering,Xi ’ an Univ. of Technol., Xi ’ an)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 25  号： 6  ページ： 789-793  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  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： センサ出力信号と物理量の間に存在する,非線形問題を解決するために,この論文は,新しい曲線フィッティング法を提案し,それは,改良粒子群最適化,カオスサーチ法および改良ファジィC平均アルゴリズムを結合して,実験データからクラスタ中心を捜し求め,次に折れ線近似を使用して,センサの入出力関係を適合する。この論文は,まず第一に,PSOアルゴリズムとファジィC平均アルゴリズムを導入し,その式の誘導を与えて,センサ出力信号と物理量の曲線を適合する。最終的に,提案方法を,渦電流スマートセンサーに適用する。実験結果は,この方式が高精度,良い信頼性,強い適応性,および高速性の優位性があるだけでなく,また,正確に,電圧信号を物理量に変換することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： センサ ,  データ ,  *アルゴリズム ,  クラスタ分析 ,  曲線あてはめ ,  最適化 ,  非線形問題 ,  折れ線近似
準シソーラス用語： *クラスタリングアルゴリズム ,  非線形 ,  ファジィC-平均アルゴリズム ,  曲線フィッティング ,  PSOアルゴリズム ,  スマートセンサ

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非線形 ,  フィッティング ,  クラスタリングアルゴリズム