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J-GLOBAL ID：201702266802785216   整理番号：17A1651230

エントロピー損失関数の下での可試験性成長の期待されるBayes追跡【Powered by NICT】

Expected Bayesian tracking of testability growth under entropy loss function

著者 (5件)： Zonghao Yang (Xi’an Institute of High-Tech, Xi’an, P. R. China) ,  Huafeng He (Xi’an Institute of High-Tech, Xi’an, P. R. China) ,  Tianmei Li (Xi’an Institute of High-Tech, Xi’an, P. R. China) ,  Congqi Xu (Institute of Construction Engineering Research, Xi’an, P. R. China) ,  Zongxian Yang (Fudan University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PHM (Harbin)  ページ： 1-6  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： 可試験性成長試験(TGT)のトラッキングはTGTの規則的開発の保証である。,エントロピー損失関数を下に期待されるBayes法に基づく可試験性成長追跡モデルは,既存の可試験性成長モデルの欠如と可試験性指標の主観的追跡の観点から研究した。最初に,故障検出率(FDR)の多層事前分布は事前情報として事前制約をdusingによって得られる。第二に,エントロピー損失関数の下で,期待されるBayes法は,多層Bayesの溶液として用いた。最後に,TGTは安定な追跡プラットフォームの成長試験データに基づいて追跡した。結果は,この方法が強い客観性を有し,追跡精度は10~ 2大きさの順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： *エントロピー ,  多層 ,  *可試験性 ,  *損失関数 ,  故障検出
準シソーラス用語： 試験データ ,  事前知識 ,  事前分布 ,  成長モデル ,  Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： エントロピー ,  損失関数 ,  可試験性 ,  成長 ,  期待 ,  追跡