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J-GLOBAL ID：201802227921809292   整理番号：18A1905794

モノのデータ解析のインターネットのための隠れMarkovモデル【JST・京大機械翻訳】

Hidden Markov Model for Internet of Things Data Analysis

著者 (3件)： Tanasiev Vladimir (Department of Energy Generation and Use Univeristy POLITEHNICA of Bucharest, Bucharest, Romania) ,  Ulmeanu Anatoli Paul (Department of Energy Generation and Use Univeristy POLITEHNICA of Bucharest, Bucharest, Romania) ,  Badea Adrian (Academy of Romanian Scientists, Bucharest, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EEEIC / I&CPS Europe  ページ： 1-4  発行年： 2018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： 家庭市場のためのインターネットのインターネットは,2020年までに,1.7兆ドルに達するであろう。高速成長革新傾向により,重要な挑戦はデータ予測と解釈のための最適化アルゴリズムの発見にある。建物のエネルギー挙動は広範囲の要因によって影響される。建築物のエネルギー性能を予測する複雑さは,入出力関係に基づく回帰技術を使用する単純化モデルに導いた。現在の研究は,IoTシステムを通して得られたデータに適合する最適化された隠れMarkovモデルの発見に焦点を合わせている。本論文は,暖房と冷房のためのエネルギー需要を低減するために,インテリジェントビルで使用できる柔軟で適応可能なデータ駆動モデルを同定する必要性に動機付けられる。本論文では,隠れMarkovモデル(HMM)に基づく離散モデルを提案した。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： *インターネット ,  最適化 ,  冷房 ,  *隠れMarkovモデル ,  予測 ,  簡素化 ,  エネルギー需要 ,  高速度 ,  *データ解析 ,  インテリジェントビル
準シソーラス用語： 離散モデル ,  データ駆動 ,  モノのインターネット ,  エネルギー性能 ,  最適アルゴリズム , 【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 (3件)： データ解析 ,  インターネット ,  隠れMarkovモデル