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J-GLOBAL ID：201702261553049159   整理番号：17A1651824

ANN(人工ニューラルネットワーク)は冬季気候のためのGHSのモデリングと制御【Powered by NICT】

ANN based modeling and control of GHS for winter climate

著者 (3件)： Manonmani A. (Department of EIE, Saveetha Engineering College, Chennai, India) ,  Thyagarajan T. (Department of Instrumentation Engineering, MIT Campus, Anna University, Chennai, India) ,  Sutha S. (Department of Instrumentation Engineering, MIT Campus, Anna University, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TIMA  ページ： 1-7  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： ホットチリトウガラシのような香辛料の大部分は通常一年生草として成長させた。,夏季気候だけでなく冬季気候の両方で生存する必要がある。通常,ホットチリ植物の生産性は寒冷気候条件により影響されるであろう。冬温度からホットチリ植物を保護するために温室暖房システムが必要である。非線形温室システム(GHS)のモデル化と制御した物理現象と生物学的系の間の強い相互作用のために厄介である。暖房と換気は冬季気候で成長する植物の温室を設計する上で重要な因子である。GHSは暖房と換気システムを使った気温と湿度に関して調節されている。本論文では,人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づく非線形自動時系列モデルと外因性入力(NARX)とRegressiveは温度約32°C,35°Cと湿度12g/kg8g/kgへのGHSの冬季気候のために開発した。このモデルを用いて,ホットトウガラシの強化された生産性と品質を達成するために所望の閉ループ性能を得るように設計されている非線形自己回帰移動平均(NARMA L2)コントローラ。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： 湿度 ,  *冬 ,  *モデリング ,  *ニューラルネットワーク ,  制御装置 ,  夏 ,  *気候 ,  寒冷気候 ,  気温 ,  品質 ,  一年生草 ,  換気
準シソーラス用語： 時系列モデル ,  換気システム ,  暖房システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  冬季 ,  気候 ,  GHS ,  モデリング