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J-GLOBAL ID：201602254822939161   整理番号：16A0851208

ガウスが調和探索FLFNN受動電子素子の信号検出を改善する【JST・京大機械翻訳】

Gauss improved harmony search algorithm based passive electronic components FLFNN signal detection

著者 (3件)： Jia Zhijie (State Grid Sichuan Electric Power Research Institute) ,  Liu Fan (State Grid Sichuan Electric Power Research Institute) ,  Gan Degang (State Grid Sichuan Electric Power Research Institute)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 42  号： 3  ページ： 132-136,140  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  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： 信号の既存の検出方法,電子部品の固有パラメータを評価する際には効率が低下しない高い精度の問題に対して,汎関数ファジィニューラルネットワーク(FLFNN)とガウスハーモニー探索アルゴリズムを改良するリンクを結合して,受動電子のデバイス信号検出モデルを設計した。まず,汎関数リンク神経回路網の概念を利用して,そのファジィニューラルネットワークの出力層のファジィ規則として,FLFNNネットワークモデルを設計した;次に,ガウス方式を採用し,改良ハーモニー探索アルゴリズムを設計した,そして理論解析を与え,次にFLFNNモデルのネットワークパラメータに対して符号化を行い,そのパラメータの最適化を実現した;最後に,実験シミュレーションを通して,ガウス改良調和探索アルゴリズムのパラメータに選び,FLFNN信号検出モデルに対して実験との比較を行い、実験と分析を行い,シミュレーション結果はガウス調和探索FLFNN受動電子素子の信号検出アルゴリズムはより高い予測精度を持つ改良を示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 汎関数 ,  *信号検出 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  検出法 ,  最適化 ,  電子部品 ,  神経回路網
準シソーラス用語： 予測精度 ,  検出アルゴリズム ,  ネットワークパラメータ ,  理論解析 ,  ネットワークモデル ,  ファジィルール ,  探索アルゴリズム ,  *電子素子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gauss harmony search ,  functional link ,  fuzzy neural network ,  passive electronic components ,  signal detection

分類 (3件)： 切削一般  (QC02010V) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ガウス ,  調和 ,  探索 ,  電子素子 ,  信号検出