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J-GLOBAL ID：201802229203529335   整理番号：18A1580911

限界学習機に基づくはんだ接合品質検出【JST・京大機械翻訳】

Quality inspection of solder joint based on extreme learning machine

著者 (2件)： Ma Liyong (哈爾浜工業大学(威海)信息与電气工程学院,山東 威海,264200) ,  Yuan Tongshuai (哈爾浜工業大学(威海)信息与電气工程学院,山東 威海,264200)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 12  ページ： 214-218,239  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 溶接点の加工は電子製品の信頼性に直接影響し、溶接点の検査は製品の品質の向上にとって特に重要である。溶接点の品質を,主成分分析と限界学習機械を用いて検出した。最初に,中間値フィルタリングと分水界アルゴリズムを用いて,溶接点の画像を前処理し,次に,溶接点の輪郭と領域の分割を得て,次に,主成分分析(PCA)によって次元縮小を行い,次に,200の隠れ層ネットワークノードとシグモイド応答関数の限界学習アルゴリズムを,前処理結果を分類するために使用した。テスト結果は,限界学習アルゴリズムが正確な分類,サポートベクターマシン,近傍アルゴリズム,および畳込みニューラルネットワークと比較して,より高い検出精度を得ることができ,より短い検出時間を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  アルゴリズム ,  学習機械 ,  信頼性 ,  *品質 ,  前処理 ,  *学習 ,  *はんだ付 ,  フィルタリング ,  画像 ,  サポートベクトルマシン ,  主成分分析 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  分水界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： extreme learning machine ,  solder joint ,  classification detection ,  image processing ,  neural network

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 限界 ,  学習 ,  はんだ接合