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J-GLOBAL ID：201802213711829119   整理番号：18A1895581

スマート工場アプリケーションにおける残存有効寿命推定のための畳込みニューラルネットワーク深層学習の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing Convolutional Neural Network Deep Learning for Remaining Useful Life Estimation in Smart Factory Applications

著者 (2件)： Jiang Jehn-Ruey (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan City, 32001, Taiwan, R.O.C.) ,  Kuo Chang-Kuei (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan City, 32001, Taiwan, R.O.C.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICE  ページ： 120-123  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： 機械や部品の残存有用寿命(RUL)の推定は,スマート工場における予後と健康管理(PHM)にとって不可欠である。本論文は,スマート工場応用におけるRUL推定のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)の深い学習を強化した。強化されたCNNの深い学習は,航空推進エンジンのRULを推定するためにNASA C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Project System Simulation)データセットに適用される。それは,他の関連した方法より良い性能を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *応用プログラム ,  米国航空宇宙局 ,  *耐用年数 ,  航空輸送 ,  健康管理
準シソーラス用語： *深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 工場 ,  アプリケーション ,  残存 ,  有効寿命 ,  推定 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  強化