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J-GLOBAL ID：201702261143471996   整理番号：17A1523071

BPニューラルネットワークに基づくインテリジェント台所認識手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the intelligent transformer area recognition method based on BP neural network

著者 (6件)： Li Ya (上海電力学院電子与信息工程学院,上海,200090) ,  Fan Rusen (国网上海市電力公司青浦供電公司,上海,200122) ,  Jiang Wei (上海電力学院電子与信息工程学院,上海,200090) ,  Yang Junjie (上海電力学院電子与信息工程学院,上海,200090) ,  Song Tao (上海電力学院電子与信息工程学院,上海,200090) ,  Zhao Qinxue (上海電力学院電子与信息工程学院,上海,200090)
資料名： Diance yu Yibiao  (Diance yu Yibiao)
巻： 54  号： 3  ページ： 25-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3447A  ISSN： 1001-1390  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： 本論文は,利用者の情報と認識の困難さを解決するために,BPニューラルネットワークに基づく知的プラットフォームのユーザ情報認識のための方法を提案して,このシステムを開発した。システムは識別器とハンドヘルドの2つの部分からなり,通信方式は電力キャリア通信技術を採用し,システムの認識と利用者の間の通信信号の品質に基づいている。隠れ層のノード数が6の前方BP神経回路網を選択し,MATLABシミュレーションと実際の試験結果により,このモデルの有効性を示し,実験結果を以下の通り示している: BPニューラルネットワークを用いて,このモデルの有効性を示し,以下の結果を得た。この方法は,交差領域の通信漏話の問題を効果的に解決することができ,ユーザの台と位相情報を認識し,高い認識精度と許容性の利点を有し,ユーザの情報認識の精度を改善し,作業コストを低減し,コストを低減する。。・・という重要な意義を持っている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 通信方式 ,  品質 ,  *ニューラルネットワーク ,  弁別器 ,  通信 ,  通信技術 ,  *厨房 ,  神経回路網 ,  漏話 ,  通信信号
準シソーラス用語： 認識精度 ,  MATLAB ,  隠れ層 ,  情報認知 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： transformer area recognition ,  power line carrier ,  signal quality ,  BP neural network

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  台所 ,  手法 ,  研究