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J-GLOBAL ID：201702242316259954   整理番号：17A1284237

グローバル最適局所的重みづけ学習アルゴリズムに基づく船舶操縦運動同定【JST・京大機械翻訳】

Global-Optimal-Based Locally Weighted Learning for Ship Maneuvering Motion Identification

著者 (4件)： Bai Weiwei (大連海事大学航海学院,遼寧大連,116026) ,  Ren Junsheng (大連海事大学航海学院,遼寧大連,116026) ,  Li Tieshan (大連海事大学航海学院,遼寧大連,116026) ,  Zhang Xiufeng (大連海事大学航海学院,遼寧大連,116026)
資料名： Zhongguo Hanghai  (Zhongguo Hanghai)
巻： 40  号： 1  ページ： 37-41  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1464A  ISSN： 1000-4653  CODEN： ZHNGE5  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： 大域的最適化に基づく局所的重みづけ学習(LWL)アルゴリズムを用いて,船舶操縦の運動同定モデルを確立した。この方法は,コンピュータによって保存されたオフライン学習に基づくブラックボックスモデリングの方法であり,船舶の運動状態入力と出力の間のマッピング関係を直接考慮することによって,従来の機構モデリングとパラメータ同定モデルに存在するパラメータドリフト問題と非モデル化動的問題を克服することができる。サンプル点を再配列し,入力空間の次元を増加させることにより,船舶運動状態の一対多写像と非可分問題を解いた。「Mariner」車輪の三自由度数学モデルを学習することにより、サイクル試験、Z形試験及び逆螺旋試験を行い、アルゴリズムの有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *運転 ,  自由度 ,  コンピュータ ,  *重みづけ ,  動的問題 ,  数学モデル ,  *学習アルゴリズム ,  *学習 ,  繰返し試験 ,  モデリング ,  *船舶 ,  写像 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： パラメータ同定 ,  大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： waterway transportation ,  global optimal ,  LWL ,  identification ,  ship maneuverability

分類 (1件)： 船舶性能  (QJ02010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： グローバル ,  重みづけ ,  学習アルゴリズム ,  船舶 ,  操縦 ,  運動 ,  同定