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J-GLOBAL ID：201702278667733570   整理番号：17A1058999

NPP事象同定を開始するための特徴抽出とセンサ選択【Powered by NICT】

Feature extraction and sensor selection for NPP initiating event identification

著者 (6件)： Lin Ting-Han (Institute of Nuclear Engineering and Science, National Tsing Hua University, 101, Section 2 Kuang Fu Road, Hsinchu 30013, Taiwan) ,  Wu Shun-Chi (Institute of Nuclear Engineering and Science, National Tsing Hua University, 101, Section 2 Kuang Fu Road, Hsinchu 30013, Taiwan) ,  Wu Shun-Chi (Department of Engineering and System Science, National Tsing Hua University, 101, Section 2 Kuang Fu Road, Hsinchu 30013, Taiwan) ,  Chen Kuang-You (Department of Engineering and System Science, National Tsing Hua University, 101, Section 2 Kuang Fu Road, Hsinchu 30013, Taiwan) ,  Chou Hwai-Pwu (Institute of Nuclear Engineering and Science, National Tsing Hua University, 101, Section 2 Kuang Fu Road, Hsinchu 30013, Taiwan) ,  Chou Hwai-Pwu (Department of Engineering and System Science, National Tsing Hua University, 101, Section 2 Kuang Fu Road, Hsinchu 30013, Taiwan)
資料名： Annals of Nuclear Energy  (Annals of Nuclear Energy)
巻： 103  ページ： 384-392  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0325D  ISSN： 0306-4549  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 開始事象同定は,原子力発電所(NPP)過酷事故管理に必須である。本論文では,提案したセンサ型賢明なブロック射影(stBP)とdeflatable逐次前方選択(dSFS)を組み込んだ新しい二段階特徴抽出方式は,事象同定を容易にするために種々のNPPセンサから得られたデータの判別情報を引き出すのに使用される。stBPにより,主特徴は同じタイプのセンサ間の相互関係を排除せずに抽出することができた。抽出された特徴は,考慮したイベントに最も関連するセンサを選択することによって,次元縮小を受けている。この選択は容易ではなく,組合せ最適化手法が通常必要になってくる。dSFSにより,最適なセンサセットを少ない計算量で見出すことができる。さらに,そのセンサ収縮段階は,予め選択した一組のセンサを可能にする精密化局所最適に捕らわれるのを回避するため反復であった。12事象カテゴリのデータと台湾Maanshan原子力発電所シミュレータで生成した全112イベントを含む詳細な実験からの結果は,提案した方式の有効性を例証するために提示した。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： *センサ ,  計算量 ,  *特徴抽出 ,  射影 ,  精密化 ,  次元縮小 ,  台湾 ,  原子力発電所
準シソーラス用語： 原子力発電所シミュレータ ,  組合せ最適化 ,  *センサ選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 原子炉安全一般  (MD06010W) ,  原子炉内の中性子の挙動  (MD02010U) ,  水冷却炉の安全性  (MD06020H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 事象 ,  同定 ,  特徴抽出 ,  センサ選択