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J-GLOBAL ID：201702276079185555   整理番号：17A1706834

Elmanニューラルネットワークを用いたマルチセンサデータ融合【Powered by NICT】

Multisensor data fusion using Elman neural networks

著者 (5件)： Kolanowski Krzysztof (Poznan University of Technology, Faculty of Computing, Chair of Computer Engineering, Piotrowo 3A, Poznan 60-965, Poland) ,  Swietlicka Aleksandra (Poznan University of Technology, Faculty of Computing, Chair of Computer Engineering, Piotrowo 3A, Poznan 60-965, Poland) ,  Kapela Rafal (Poznan University of Technology, Faculty of Computing, Chair of Computer Engineering, Piotrowo 3A, Poznan 60-965, Poland) ,  Pochmara Janusz (Poznan University of Technology, Faculty of Computing, Chair of Computer Engineering, Piotrowo 3A, Poznan 60-965, Poland) ,  Rybarczyk Andrzej (Poznan University of Technology, Faculty of Computing, Chair of Computer Engineering, Piotrowo 3A, Poznan 60-965, Poland)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 319  ページ： 236-244  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Elman人工神経回路網(ANN)に基づくナビゲーションシステムを提案した。異なるセンサからのデータ融合のタスクは,訓練されたANNにより実現した。空間における位置決定は非線形,の問題である。ANNの各タイプはそのようなタスクに使用されている。Elman人工神経回路網(ANN)の選択は予測を必要とする非線形問題への建設と応用して決定された。Elmanネットワークは三層で構成されている。隠れ層に接続された隠れ層ユニット文脈の層を構成する。文脈依存層は貯蔵に対する以前の隠れユニットの値を可能にした。この層により予測は順序が可能である。情報は,前かについて貯蔵されこれは文脈記憶の効果である。この種機能は他の標準的神経回路網の一方向を提供することはできない。システムは,MEMS(微小電気機械システム)センサから構成され,これはIMU(慣性測定ユニット)に基づいている。IMUはジャイロスコープ,加速度計と磁力計三次元線形加速度と角速度を提供するから構成されている。これは空間における位置を決定するためのセンサの古典的集合である。研究は,訓練されたElman人工神経回路網(ANN)を用いた宇宙での位置を決定するためのアルゴリズムの実装の結果を報告した。ANN列車へのデータサンプルは4ロータヘリコプタの試験飛行中に採取した。Elman人工神経回路網(ANN)の異なる形態の性能を提示した。システムは,例えば,GPS/GLONASS受信機他のセンサの容易な追加・提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *データ融合 ,  加速度計 ,  受信機 ,  *ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  磁力計 ,  神経回路網 ,  *センサ ,  飛行試験 ,  MEMS ,  角速度 ,  ジャイロスコープ ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  隠れ層 ,  *Elmanニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： AHRS ,  IMU ,  センサ融合 ,  ニューラルネットワーク ,  慣性航法

分類 (3件)： 電動機  (NB07030U) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  電気式制御機器  (IC02020Y)

タイトルに関連する用語 (2件)： Elmanニューラルネットワーク ,  マルチセンサデータ融合