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J-GLOBAL ID：201802260578541060   整理番号：18A0245088

遺伝的ウェーブレットニューラルネットワークに基づく原子時計周波数差予測アルゴリズム【Powered by NICT】

Atomic clock frequency difference prediction algorithm based on genetic wavelet neural network

著者 (5件)： Jiangmiao Zhu (Faculty of Information Technology of Beijing University of Technology, 100124, China) ,  Ye Chen (Faculty of Information Technology of Beijing University of Technology, 100124, China) ,  Yuan Gao (Beijing Institute of Metrology, 100029, China) ,  Yuzhuo Wang (Beijing Institute of Metrology, 100029, China) ,  Di Yan (Faculty of Information Technology of Beijing University of Technology, 100124, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEMI  ページ： 609-613  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： 原子時計周波数差予測は原子時計時間スケール計算と原子時計制御における重要な段階である。精密予測アルゴリズムは原子時計の精度を改善するために使用できる原子時計の将来の運転状態を正確に予測できる。原子時計周波数差の予測精度をさらに改善するために,遺伝的ウェーブレットニューラルネットワーク(GAWNN)原子時計周波数差予測アルゴリズムを提案した,これはウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)原子時計周波数差予測アルゴリズムに基づいている。遺伝的アルゴリズムを用いて,ウェーブレットニューラルネットワークを最適化することである原子時計周波数差予測モデルを構築するために,隠れ層の適切な数と訓練点の数を選択できるようにした。本論文では,このアルゴリズムは計量研究所の水素時計とセシウム時計実際の周波数差データにより検証され,結果は,このアルゴリズムが水素時計とセシウムクロック周波数差データの予測精度を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： 水素 ,  *アルゴリズム ,  *原子時計 ,  最適化 ,  *予測 ,  セシウム ,  予測モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  遺伝
準シソーラス用語： クロック周波数 ,  隠れ層 ,  予測精度 ,  運転状態 ,  *予測アルゴリズム ,  *ウェーブレットニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレットニューラルネットワーク ,  原子時計 ,  周波数差 ,  予測アルゴリズム