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J-GLOBAL ID：201702286874847314   整理番号：17A1848261

ANFISに基づく複雑な装置のための仮想ライフサイクルにおけるリスク評価のための新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Wang Shenping (研究生管理大隊装備学院 北京 101416) ,  Fu Mengyin (中国人民解放軍93787部隊 北京 100076) ,  Wang Weiqing (中国人民解放軍93787部隊 北京 100076)
資料名： Keji Zixun  (Keji Zixun)
巻： 15  号： 13  ページ： 225-226,228  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3273A  ISSN： 1672-3791  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人工知能技術と設備情報化発展の必然的な生成物として,本論文では,複雑な設備の仮想的なリスクの影響因子を分析し,リスク評価指標システムを設計し,適応ファジィネットワークモデルを構築し,複雑な仮想装置のリスク評価を例として取り上げた。装置のリスク評価におけるファジィネットワークモデルの適用性,客観性および正確さを検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ライフサイクル ,  適応性 ,  *リスク評価 ,  人工知能
準シソーラス用語： 客観性 ,  影響因子 ,  情報化 ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ANFIS ,  仮想 ,  ライフサイクル ,  リスク評価 ,  提案