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J-GLOBAL ID：201702210258392187   整理番号：17A1234225

局所ELMモデルを用いた工業用ゴム混合プロセスにおける高速特性の予測【Powered by NICT】

Fast property prediction in an industrial rubber mixing process with local ELM model

著者 (3件)： Jin Weiya (Department of Process Equipment and Energy Engineering, Institute of Process Equipment and Control Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, 310014, People’s Republic of China) ,  Liu Yi (Department of Process Equipment and Energy Engineering, Institute of Process Equipment and Control Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, 310014, People’s Republic of China) ,  Gao Zengliang (Department of Process Equipment and Energy Engineering, Institute of Process Equipment and Control Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, 310014, People’s Republic of China)
資料名： Journal of Applied Polymer Science  (Journal of Applied Polymer Science)
巻： 134  号： 41  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0467A  ISSN： 0021-8995  CODEN： JAPNAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工業用品ゴム精練プロセスにおけるオンライン特性予測は容易な作業ではない。効率的なデータ駆動予測モデルを開発した。正則化された極端学習機械(RELM)は,基本的なソフトセンサモデルとして利用されている。多重レシピと運転モードにおける顕著な特性をよりよく把握するために,ジャスト・イン・タイムRELMモデリング法を開発した。隠れニューロンの数とジャスト・イン・タイムRELMモデルの正則化パラメータの値は高速leave-one-out戦略を用いて効率的に選択できる。,時間のかかる実験室分析過程も必要としない,混合バッチは退院し一旦Mooney粘度をオンラインで予測することができた。工業Mooney粘度予測の結果は,従来の手法と比較して良好な予測性能を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  正則化 ,  運転モード ,  *高速度 ,  学習 ,  かんばん方式 ,  予測モデル ,  モデリング
準シソーラス用語： ソフトセンサ ,  予測性能 ,  Mooney粘度 ,  極度学習機械 ,  データ駆動 ,  オンライン ,  *混合過程 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 極端学習機械 ,  ジャストインタイム学習 ,  ムーニー粘度 ,  ゴム混合プロセス ,  ソフトセンサ

分類 (1件)： 高分子固体の物理的性質  (CG02024U)

タイトルに関連する用語 (6件)： ELM ,  モデル ,  工業 ,  ゴム ,  混合プロセス ,  予測