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J-GLOBAL ID：201702264419463809   整理番号：17A1646997

BPニューラルネットワークを用いた製造クラウドサービスの予測実行時間【Powered by NICT】

Predicting execution time of manufacturing cloud services using BP neural network

著者 (3件)： Li Huifang (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Lv Haonan (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Zhang Baihai (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBDA  ページ： 887-892  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： クラウド製造技術の急速な発展に伴い,同じまたは同様の機能とサービスの数はプラットフォームに大きく浮上してきた。製造クラウドサービスの実行時間を予測する既存の研究は比較的少なく,サービス実行時間は主に歴史的実行の平均によって推定した。しかし,実行時間は,クラウド製造環境における動的に変化する。本論文では,実行時間を分割静置時間と動的時間に,その後,それに対応する製造クラウドサービス実行時間予測手法を提案した。静的時間は公式により計算することができ,実行時間の影響因子の分析に基づいて,BPニューラルネットワークを用いて歴史的データから動的時間を予測した。実験結果は,提案したアプローチは,実行時間の予測精度を向上させる上で既存の方法より優れていることを実証した。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： *予測 ,  予測技法 ,  生産技術 ,  高速度
準シソーラス用語： 予測精度 ,  影響因子 ,  *実行時間 ,  *クラウドサービス ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

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 ,  クラウドサービス ,  予測 ,  実行時間