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J-GLOBAL ID：201802251562231578   整理番号：18A0707916

解析階層プロセス統合極端学習機械に基づく早期警報モデリングと応用【JST・京大機械翻訳】

Early warning modeling and application based on analytic hierarchy process integrated extreme learning machine

著者 (6件)： Geng ZhiQiang (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Zhao ShanShan (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Zhu QunXiong (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Han YongMing (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Xu Yuan (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  He YanLin (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IntelliSys  ページ： 738-743  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： 複雑な食品検査データを扱い,食品安全リスクを正確に予測するために,本論文では,解析的階層プロセス(AHP)統合極端学習機械(ELM)(AHP-ELM)に基づく予測モデリング手法を提案した。提案した手法は,有効リスク特性情報(RCIs)を得るためにAHPモデルを利用する。解析的階層プロセス(AHP)統合伝統的ニューラルネットワーク(ANN)アプローチと比較して,AHP-ELMモデルのロバスト性と有効性を,中国の1つの行政区の分析と試験研究所からの乳製品検査データ源を通して検証した。最終的に,RCIsと予測値は,より信頼できる食品情報を提供し,潜在的に出現する食品安全性問題を同定するために得られる。提案した方法を中国における食品安全性早期警報と監視システムに適用した。結果は,提案したモデルが早期警戒のための国家食品安全対策の必要性を満たすことを示した。このモデルは,食品安全リスク発見と早期警戒のための運転指針として役立つ。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： 食品 ,  安全対策 ,  食品安全性 ,  ロバスト性 ,  *モデリング ,  乳製品 ,  食品検査 ,  *警報 ,  ニューラルネットワーク ,  監視装置 ,  中華人民共和国 ,  予測
準シソーラス用語： 検査機関 ,  *極度学習機械 ,  *プロセス統合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 解析 ,  階層 ,  プロセス統合 ,  極端学習機械 ,  早期 ,  警報 ,  モデリング ,  応用