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J-GLOBAL ID:201802257844214904   整理番号:18A0525185

電気比抵抗イメージングインバージョンのためのCOSFLA最適化に基づくウェーブレットパケット雑音除去とANFISネットワークの利用【Powered by NICT】

Using wavelet packet denoising and ANFIS networks based on COSFLA optimization for electrical resistivity imaging inversion
著者 (6件):
資料名:
巻: 337  ページ: 93-112  発行年: 2018年 
JST資料番号: H0731A  ISSN: 0165-0114  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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電気抵抗イメージング(ERI)インバージョンは,複雑な非線形逆問題であり,高次元かつ非凸である。ERI反転問題を解くための伝統的ニューラルネットワークを用いた過剰適合現象を持ち,局所的極小値に収束しやすい。さらに,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルはブラックボックスであり入力と出力の間のその関係は解釈が容易ではない。これらの問題を解決するために,ウェーブレットパケット雑音除去(WPD)法とCauchy振動シャッフルカエル跳びアルゴリズム(COSFLA)に基づく改良された適応ニューロ-ファジィ推論システム(ANFIS)を提案した。ウェーブレットパケット雑音除去方法は測定した見かけ比抵抗データからノイズ成分を除去するために適用されるDb10ウェーブレットを用いたソフトしきい値処理とShannonエントロピーに基づいている。COSFLAはアルゴリズムの学習能力と予測精度を改善するためにANFISの前提パラメータを更新するための紹介した。提案した方法と全反転プロセスの開発も示した。合成と実例の反転は,提案した方法の実現可能性と有効性を実証した。さらに,導入された手法である透明で,そのif-thenルールは理解と解釈が容易である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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システム・制御理論一般 
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