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J-GLOBAL ID：201702269185199535   整理番号：17A1648707

シフトおよびスケール試験に基づく技術的条件パラメータのノンパラメトリック分類【Powered by NICT】

Non-Parametric classification of technical condition parameters based on shift and scale tests

著者 (3件)： Kargapoltsev S. K. (Irkutsk state university of railway transport, Irkutsk, Russia) ,  Krakovsky Y. M. (Irkutsk state university of railway transport, Irkutsk, Russia) ,  Luzgin A. N. (Administration of Irkutsk city, Irkutsk, Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIEAM  ページ： 1-5  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： 現代管理システムを作成し,技術プロセスや物体を自動化が,使用できることをコンピュータと情報技術に基づく信号処理の異なる方法がある。システム創造のため重要な研究方向は,産業工学分野で様々な物体の技術的条件の信頼性と評価の研究方向である。オブジェクト技術的条件を評価するために,種々の技術的条件パラメータを用いた。不確実性に直面して,パラメータはランダム過程と考えられている。実際には,技術的条件パラメータは,時系列の解析と予測の質の数値統計的特性に大きく依存するし,それらの最も重要なものは定常(非定常性)である。本論文では,異なる技術的条件パラメータのノンパラメトリック分類アルゴリズムを提案した。アルゴリズムはKruskal-Wallisシフト試験とFligner Killeen規模試験に基づいて四クラスに全ての技術的条件パラメータを分類する。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： 信頼性 ,  情報技術 ,  *ノンパラメトリック法 ,  インダストリアルエンジニアリング ,  自動化 ,  不確実性 ,  アルゴリズム ,  確率過程 ,  コンピュータ ,  管理システム ,  信号処理
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  非定常性 ,  統計的特性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： シフト ,  スケール ,  試験 ,  パラメータ ,  ノンパラメトリック ,  分類