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J-GLOBAL ID：201702264239402402   整理番号：17A1645586

アナログ回路の故障分類のための新しいハイブリッド法【Powered by NICT】

A novel hybrid method for analog circuit fault classification

著者 (4件)： Zhang Aihua (College of Engineering, Bohai University, Jinzhou 121013, China) ,  Huang Kailun (College of Engineering, Bohai University, Jinzhou 121013, China) ,  Wang Rui (College of Engineering, Bohai University, Jinzhou 121013, China) ,  Zhang Zhiqiang (College of Engineering, Bohai University, Jinzhou 121013, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DDCLS  ページ： 365-369  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： アナログ回路故障診断の成長見通しのために,本論文では,低コストで適用される最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)と半教師つき学習(SSL)スキームに基づく新しい演算モデルを導入する傾向がある。提案した方法は二段階を含んでいる。,試料は標識または非標識か大偏差は経験的リスクの結果として出現する可能性があるという事実は,サポートベクトル物質への最大マージンを装備しなかった最良超平面を得ることを目的とした改良されたトランスダクティブ最小二乗サポートベクトルマシン(T LSSVM)の考え方に刺激を与えた。第二に,典型的なT LSSVMの欠点,即ち,局所最小値への感度を克服するために,laplcianトランスダクティブ最小二乗サポートベクトルマシン(Lap T LSSVM)はlaplcianによる故障診断を行うことができるを提案した。実験は,診断対象として帯域通過フィルタ回路を採用した。シミュレーション結果は,提案した方法が精度の従来のSVMよりも優れていることを検証した。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： 演算 ,  シミュレーション ,  故障診断 ,  *アナログ回路 ,  帯域フィルタ
準シソーラス用語： 半教師つき学習 ,  *ハイブリッド法 ,  *故障分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 機械的性質  (WB02030U) ,  多成分系の相平衡・状態図一般  (CB03014B) ,  電気的性質  (WB02010Y) ,  信号理論  (ND02020G) ,  太陽エネルギー利用機器  (QE05020H)

タイトルに関連する用語 (3件)： アナログ回路 ,  故障分類 ,  ハイブリッド法