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J-GLOBAL ID：201802258619362410   整理番号：18A0586711

フィードフォワード逆伝搬ニューラルネットワークを用いた建築物占拠率検出【Powered by NICT】

Building Occupancy Detection Using Feed Forward Back-Propagation Neural Networks

著者 (3件)： Das Sushmita ,  Swetapadma Aleena ,  Panigrahi Chinmoy
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CINE  ページ： 63-67  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： 人工ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムは,温度,光,CO2,湿度などのような種々のセンサからの信号を用いた建物占有検出は,この研究で提案したを提案した。フィードフォワード神経回路網への入力は,いくつかのセンサから収集したデータである。ネットワークの出力は使われてない建物の’0’に設定し,占有建物の’1」。本研究で用いた訓練アルゴリズムをLavenberg Marquardtアルゴリズムである。提案した方法の精度は,占有検出のための95.6%であることが分かった。占有検出は,建物のエネルギー管理に必要な因子である。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： 湿度 ,  エネルギー管理 ,  *フィードフォワード ,  *ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  二酸化炭素 ,  *ネットワーク ,  センサ ,  神経回路網
準シソーラス用語： *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 分散強化合金  (WE04030R) ,  太陽エネルギー  (LB03030Q) ,  物理探査・地質探査一般  (DE10010F) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  コンクリート構造  (RA04030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： フィードフォワード ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  建築物