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J-GLOBAL ID：201702216838531100   整理番号：17A1349690

主成分分析に基づいた電気自転車の火災事故のための解析モデル【Powered by NICT】

Analysis Model for Fire Accidents of Electric Bicycles Based on Principal Component Analysis

著者 (4件)： Ying Wu ,  Yongping Zhu ,  Fang Xu ,  Jian Xu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSE/EUC  ページ： 760-762  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,主成分分析(PCA)に基づいた電気自転車の火災事故の解析モデルを提示した。スキーマは電気自転車の火災データを抽出する方法を提案し,火災データの代表として選択された特徴を解析した。現在特徴抽出の最も一般的な方法の一つである,PCA法は電気自転車の火災事故の解析モデルに導入した。PCAは,パターン認識,画像処理,信号処理及び他の分野で広く使用されている。それ故,本論文では,PCAに基づく電動自転車の火災事故の解析モデルを設計した。はまた,データ前処理フェーズ,訓練フェーズと解析相を含むこのモデルのシステムアーキテクチャと解析プロセスを与えた。PCAを用いて,著者らのモデルは,電気自転車の火災データの次元数を減らすことができるので,ある種の理論と実用的価値を持っている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *火災 ,  パターン認識 ,  *モデル ,  *解析モデル ,  画像処理 ,  *主成分分析 ,  システムアーキテクチャ ,  データ構造 ,  信号処理 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： データ前処理 ,  *電動自転車 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 主成分分析 ,  電気自転車 ,  火災事故 ,  解析モデル