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J-GLOBAL ID：201802283828728969   整理番号：18A0651717

灰色ラフ集合とBPニューラルネットワークに基づく装置故障予測【JST・京大機械翻訳】

Equipment fault prediction based on grey rough set and BP neural network

著者 (2件)： Guo Yu (重慶大学机械伝動国家重点実験室,重慶,400030) ,  Yang Yu (重慶大学机械伝動国家重点実験室,重慶,400030)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 9  ページ： 2642-2645  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 装置故障をより効果的に予測するために,灰色ラフ集合とBPニューラルネットワークに基づく装置故障予測モデルを提案した。灰色相関分析とラフ集合理論を用いて,二次元故障意思決定テーブルの横方向と縦方向の2つの次元縮小を行い,冗長データと属性を除去し,BPニューラルネットワークに入力データを入力し,装置故障を予測した。最後に、地下鉄信号設備の故障予測を例として検証を行った結果、このモデルの予測誤差がより小さく、予測精度がより高いことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  予測誤差 ,  *ラフ集合 ,  二次元 ,  *故障 ,  *予測 ,  意思決定 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *故障予知 ,  入力データ ,  ラフ集合論 ,  相関分析 ,  *機器障害 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： grey incidence analysis ,  rough set ,  BP neural network ,  reduction ,  fault prediction

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 灰色 ,  ラフ集合 ,  BPニューラルネットワーク ,  装置故障 ,  予測