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J-GLOBAL ID：201802281492954817   整理番号：18A0649458

分布式K近傍に基づく衝撃エネルギー予測法【JST・京大機械翻訳】

K-nearest neighbor forecasting method for impact energy of fender based on distributed platform

著者 (3件)： Feng Wei (大連交通大学軟件学院,遼寧大連,116028) ,  Qiu Zhanzhi (大連交通大学軟件学院,遼寧大連,116028) ,  Song Xudong (大連交通大学軟件学院,遼寧大連,116028)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 10  ページ： 2740-2744  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文において,大規模データに基づく分配型K近傍予測法を提案し,それは,オープンなヘッダーシステムにおける衝撃エネルギーのリアルタイム予測問題を解決した。従来のK近傍アルゴリズムによる衝撃エネルギーの予測における主なステップについて述べた。MapReduceの分散フレームワークの動作原理を紹介し、K最近傍アルゴリズムのMapReduce計算フレームワーク下での実現方法を提案し、交差検証により最適k値を確定するステップを確定した。アルゴリズムのシミュレーション実験を行い,実験結果により,異なるk値がアルゴリズムの予測結果に影響を与えることを示し,適切なk値による予測を行うとき,アルゴリズムは高い精度を持つことを示した。従来のK近傍非パラメトリック回帰法を大データHadoop分散クラスタ技術と結合することにより、大量データの保護衝撃エネルギーの有効な予測を実現し、係留作業の意思決定に技術サポートと意思決定根拠を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *衝突エネルギー ,  クラスタ ,  シミュレーション ,  係留 ,  *予測 ,  *予測技法 ,  意思決定
準シソーラス用語： Hadoop ,  動作原理 ,  MapReduce ,  実時間 ,  大規模データ ,  *近傍 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： fender impact energy forecast ,  forecasting method ,  BigData ,  K-nearest neighbor ,  distributed

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分布 ,  近傍 ,  衝撃エネルギー ,  予測法