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J-GLOBAL ID：201802289385773253   整理番号：18A0707764

グレー相関分析と人工神経回路網アルゴリズムに基づく水質評価モデルの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of water quality evaluation model based on gray correlation analysis and artificial neural network algorithm

著者 (5件)： Zhuang Wei (Hohai University, Nanjing, 210098 P.R. China) ,  Zhao Xiao (Chongqing University of Science and Technology, Chongqing, 401331 P.R. China) ,  Zhu Feng (Hohai University, Nanjing, 210098 P.R. China) ,  Liu Jun ,  Xu Hong-yi (Chongqing Jiaotong University, Chongqing, 400074 P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMIC  ページ： 993-997  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： 測定データの412のグループのYangzhou8表面水モニタリングステーションによって,水質評価を水質評価因子感受性の灰色相関法を用いて分析し,高感度パラメータを水質評価の主要パラメータとして分析した。ニューラルネットワークモデルをニューラルネットワーク理論と方法を用いて確立した。水質評価は,8つの表面水モニタリングステーションのために実施した。結果を個々の因子の結果と比較した。結果は,人工ニューラルネットワークモデルが,大量のデータの場合に,評価因子と水質の間の複雑な非線形関係を解決できることを示した。結果は,高信頼性,高精度,良好な実用性および良好な客観性であった。そして,Yangzhouにおける水質は,部分的に反映した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表面水 ,  *アルゴリズム ,  高感度 ,  *ニューラルネットワーク ,  *水質 ,  感受性
準シソーラス用語： 実用性 ,  高精度 ,  高信頼性 ,  神経回路網モデル ,  *水質評価 ,  *グレー相関分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 水源,取水,送水,配水,給水  (SC02020I)

タイトルに関連する用語 (6件)： グレー相関分析 ,  人工神経回路網 ,  アルゴリズム ,  水質評価 ,  モデル ,  応用