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J-GLOBAL ID：201802218245892456   整理番号：18A1270377

特異値分解限界学習機による保全レベル決定【JST・京大機械翻訳】

Maintenance level decision based on singular value decomposition of extreme learning machine

著者 (1件)： Liu Jingzhong (湖南大学信息科学与工程学院,湖南長沙,410082;湖南工学院数理科学与能源工程学院,湖南衡陽,421002)
資料名： Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban  (Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 48  号： 7  ページ： 1769-1773  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2798A  ISSN： 1672-7207  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： 航空エンジン保全コストを低減し,保全レベル意思決定の客観性を強化するために,特異値分解に基づく限界学習機械(SVD-ELM)を提案した。SVD-ELMを決定モデリングプロセスに適用して,意思決定モデルの安定性を改善した。その結果,次のことが分かった。SVMと比較して,SVD-ELMとELMの決定精度は同等であり,SVD-ELMのモデル安定性はELMのそれより高かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特異値分解 ,  *保全 ,  意思決定 ,  学習機械 ,  *学習 ,  保全費
準シソーラス用語： 意思決定モデル ,  客観性 ,  航空エンジン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： intelligent decision ,  extreme learning machine ,  pattern recognition ,  maintenance level ,  singular value decomposition

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特異値分解 ,  限界 ,  学習 ,  保全