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J-GLOBAL ID：201702289615983494   整理番号：17A1592930

関数型データ解析と最適化限界学習機械の結合による弾薬転送マニピュレータのパラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

Parameter identification of a shell transfer arm using FDA and optimized ELM

著者 (2件)： Zhao Qiangqiang (南京理工大学机械工程学院,南京,210094) ,  Hou Baolin (南京理工大学机械工程学院,南京,210094)
資料名： Beijing Keji Daxue Xuebao  (Beijing Keji Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 4  ページ： 611-618  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1097A  ISSN： 1001-053X  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： 機械的アームの仮想プロトタイプを確立し,サンプルデータのソースとして用いることによって,発射体の機械的アームにおけるパラメータを同定することができたので,機械的アームのための仮想プロトタイプを確立した。サンプルデータの連続性と平滑性を考慮して,関数データ分析と関数型主成分分析を用いてサンプルデータを抽出し,抽出した特徴パラメータと識別パラメータを訓練サンプルとして用いて,限界学習機械(ELM)を訓練した。限界学習機械の認識精度と一般化能力を改善するために,粒子群最適化アルゴリズムを用いて,限界学習機械の入力層と隠れ層の間の接続重みと隠れ層の閾値を最適化した。最後に、シミュレーションデータとテストデータを用いて、この方法について検証を行い、シミュレーションデータの識別結果により、最適化後の限界学習機械はより高い識別精度と汎化能力を有することが分かった。同時に、テストデータの識別結果をモデルに代入し、シミュレーションによって得られたアームの角速度とテスト角速度を比較することにより、この方法の実行可能性と有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習機械 ,  アーム ,  汎化 ,  *マニピュレータ ,  *データ解析 ,  モデル ,  主成分分析 ,  *最適化 ,  角速度
準シソーラス用語： 試験データ ,  隠れ層 ,  粒子群最適化 ,  認識精度 ,  仮想プロトタイプ ,  *パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： parameter identification ,  functional data analysis ,  extreme learning machine ,  particle swarm optimization ,  shell transfer arm

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (9件)： 関数 ,  データ解析 ,  最適化 ,  限界 ,  学習機械 ,  弾薬 ,  転送 ,  マニピュレータ ,  パラメータ同定