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J-GLOBAL ID：201602202447387017   整理番号：16A0038715

補間動径基底関数ニューラルネットワークに基づく弾丸衝撃点予測法【Powered by NICT】

A Projectile Impact-point Prediction Method Based on Interpolation Radial Basis Function Neural Network

著者 (3件)： Huang Xin (School of Mechatronics Engineering,North Univ. of China, Taiyuan) ,  Zhao Handong (School of Mechatronics Engineering,North Univ. of China, Taiyuan) ,  Li Zhipeng (School of Mechatronics Engineering,North Univ. of China, Taiyuan)
資料名： Tance yu Kongzhi Xuebao  (Tance yu Kongzhi Xuebao)
巻： 37  号： 4  ページ： 101-105  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2221A  ISSN： 1008-1194  CODEN： TYKXAM  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： 衝撃点予測(IPP)のための数値積分アルゴリズムの問題を目指して,補間動径基底関数(RBF)神経回路網に基づく方法を提示した。最初に,新しい数学モデルはIPPのための構築した。正確な補間RBF(動径基底関数)ニューラルネットワークに基づくこのモデルを訓練し,モデルは衝撃点を予測するために用いた。結果は平均範囲偏差は0.0602は横方向偏差は0.001mである。mand示した。IPPの精度は誤差精度の要求に達することができた。またRBFアルゴリズムの予測時間は40ms以下である。最後に,数値積分アルゴリズムの予測時間と比較して,RBF(動径基底関数)アルゴリズムの予測時間は非常に短かった。全体として,この予測法RBF(動径基底関数)ニューラルネットワークは効果的であり,実現可能である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  *予測技法 ,  *動径基底関数 ,  *内挿法 ,  神経回路網 ,  数値積分 ,  数学モデル ,  *衝撃
準シソーラス用語： *弾丸 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 補間 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  弾丸 ,  衝撃 ,  予測法