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J-GLOBAL ID：201802231029147397   整理番号：18A0187226

改良された枝刈りアルゴリズムに基づいた過熱蒸気温度システムのモデル化【Powered by NICT】

Modeling of superheated steam temperature system based on improved pruning algorithm

著者 (5件)： Wang Fuyu (School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wang Mingchun (School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhang Yufei (School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wei Zhiwei (School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing, China) ,  Geng Jian (School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAC  ページ： 6017-6021  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： スケルトン化法に基づいて,影響係数の概念を紹介した。逆伝搬(BP)ニューラルネットワークから脂肪をトリミングする方法は重量と影響因子を交互に提案し,最小影響因子を伴う結節を除去した。この方法は植物ステーションのモデリング過熱蒸気温度システムに適用した。シミュレーション結果は,この枝刈りアルゴリズムが,より高い収束速度と精度の要求を満たし,,汎化能力が大きく改善することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  *モデリング ,  *過熱蒸気
準シソーラス用語： 収束速度 ,  結節 ,  影響因子 ,  影響係数 ,  *枝刈りアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 枝刈りアルゴリズム ,  過熱 ,  蒸気温度 ,  モデル化