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J-GLOBAL ID：201802218065312235   整理番号：18A0187488

多段階予測と深い信念ネットワーク分類器に基づくMBRのための早期警報システム【Powered by NICT】

An early warning system for MBR based on multi-step prediction and deep belief network classifier

著者 (2件)： Han Hong-Gui (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Zhang Shuo (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAC  ページ： 7442-7447  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： 膜バイオ反応器(MBR)の汚染は,MBRプロセスの開発にとって重大な課題である。膜汚染のリスクをstiflingの早期警報システムは,非常に重要である。誤診,不正確に処理と過剰処理は常に従来の早期警報システム,これらの廃水処理施設(WWTPs)の増大する要求を満たすことができないで存在する。上記全ての因子を考慮して,本論文では,データと知識に基づく早期警報システムを成功裏に開発し,予測と評価から成っていた。最初に,方式は,早期警報システムのために設計し,開発した。第二に,データ駆動予測モデルを部分最小二乗(PLS)と時系列多段階予測法の理論に基づいて,このシステムの重要な部分として提案した。最後に,早期警戒リスクレベルを専門知識と深層信念ネットワーク(DBN)分類器により評価した,一方,汚染警報レベルを出力した。実験結果は,精度と早期警報システムの有効性の両方が大きく改善できることを明らかにする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイオリアクタ ,  *警報システム ,  予測モデル ,  部分最小二乗法 ,  予測技法 ,  廃水処理施設 ,  *警報 ,  深層 ,  *予測
準シソーラス用語： 専門知識 ,  データ駆動 ,  膜ファウリング ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分光分析  (CC03012W) ,  反応装置  (XE01030X) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 段階 ,  予測 ,  信念ネットワーク ,  分類器 ,  MBR ,  早期 ,  警報システム