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J-GLOBAL ID：201702258081138808   整理番号：17A1265810

ニューラルネットワークモデルに基づく改良されたGarsonアルゴリズム【Powered by NICT】

Improved Garson algorithm based on neural network model

著者 (2件)： Maozhun Sun (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237) ,  Ji Liu (School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 4307-4312  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： 複雑系の入力因子の評価は,感度解析のホットで困難な点である。本論文では,人工知能に基づくGarsonアルゴリズムを研究し,元のGarsonアルゴリズム精度は高くない。それ故,改良されたGarsonアルゴリズムを提案し,入力因子はGarsonアルゴリズムに導入した。同時に,元の局所感度解析アルゴリズムは,大域的感度解析アルゴリズムとして改良され,Garsonアルゴリズムの精度と安定性を増加した。典型的なベンチマークテスト関数シミュレーションにより,実験結果は,改良されたGarsonアルゴリズムは,感度係数の評価における高い精度と安定性を持つことを示した。最後に,改良したGarsonアルゴリズムは,プレートフィン熱交換器の入力因子を評価するために適用した。IGarsonアルゴリズムはより実現可能性と有効性であることを示した。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： 感度解析 ,  人工知能 ,  *アルゴリズム ,  熱交換器 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： プレートフィン ,  感度係数 ,  ベンチマークテスト ,  解析アルゴリズム ,  複雑系 ,  *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (2件)： ニューラルネットワークモデル ,  アルゴリズム