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J-GLOBAL ID：201802246976784310   整理番号：18A1621911

ラフニューラルネットワークに基づく緊急通信の分類モデルに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Classification Model of Emergency Communication Based on Rough Neural Network

著者 (2件)： Zifu Fan (Chongqing University of Posts and Telecommunications, School of economics and management, Chongqing, 400065, China) ,  Yixiong Li (Chongqing University of Posts and Telecommunications, School of economics and management, Chongqing, 400065, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSEC  ページ： 352-357  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： 緊急通信レベルの決定は,異なるタイプと影響度を有する緊急事態における緊急通信保証のための基礎と必要条件である。本論文において,緊急通信保証の分類モデルを,優性ラフ集合方式とBPニューラルネットワークによって構築した。最初に,緊急通信の分類指標システムを提案した。第二に,初期分類決定テーブルを緊急通信保証ケースで構築した。データ前処理と属性低減を通して,ルールを支配ラフ集合アプローチにより生成した。最後に,BPニューラルネットワークのトポロジー構築,耐故障性と反干渉能力を有する緊急通信分類モデルを規則と訓練によって構築した。精度のモデル試験を通して,結果はモデルが良い精度を持つことを証明して,それが有効であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 模型試験 ,  干渉 ,  *ニューラルネットワーク ,  必要条件 ,  *緊急通信 ,  位相幾何学 ,  フォールトトレランス ,  ラフ集合
準シソーラス用語： データ前処理 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  分類モデル , 【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)： 緊急通信 ,  分類モデル ,  研究