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J-GLOBAL ID：201502202489760020   整理番号：15A1121896

KPCA(カーネル主成分分析)とCIPSO-PNNに基づいた石炭およびガスの噴出強度の同定モデル【Powered by NICT】

The Identification Model of Coal and Gas Outburst Intensity Based on KPCA and CIPSO- PNN

著者 (3件)： Wang Yuhong (Coll. of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical Univ., Liaoning, Huludao) ,  Fu Hua (Coll. of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical Univ., Liaoning, Huludao) ,  Zhang Yang (School of Electronic and information Engineering,Liaoning Technical Univ., Liaoning, Huludao)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 28  号： 2  ページ： 271-277  発行年： 2015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： 石炭およびガス爆発のための正確な同定を達成するために,カーネル主成分分析(KPCA)と改善された確率的ニューラルネットワークに基づく新しいアルゴリズムを提案した。炭層,異なる運転条件に基づいて,石炭およびガス爆発に影響する元の指数パラメータはKPCA(カーネル主成分分析)法による次元縮小で決定し,検討した。石炭およびガス爆発を代表する主因子は,石炭とガス突出の同定のための抽出,PNNに入れた。単一平滑化係数による不適当な分類欠陥を目指して,カオス免疫パーティクルスワーム最適化(CIPSO)を採用して,PNNのパラメータ,人工要因の影響を回避し,モデルの同定精度を向上させるを最適化することである。数値解析結果は,提案した方法は,BP,PNNおよびPSO(粒子群最適化)PNN手法と比較して優れた性能を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 平滑化 ,  ガス爆発 ,  最適化 ,  カオス ,  数値解析 ,  次元縮小 ,  *石炭 ,  免疫 ,  炭層
準シソーラス用語： ガス突出 ,  運転条件 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  *噴出 ,  *カーネル主成分分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  分析機器  (CC02020S)

タイトルに関連する用語 (6件)： KPCA ,  カーネル主成分分析 ,  石炭 ,  噴出 ,  同定 ,  モデル