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J-GLOBAL ID：201802290801817664   整理番号：18A1576371

BPニューラルネットワークによる自動車前保険の識別方法【JST・京大機械翻訳】

The Method for Detecting Front Bumper Plastics of Automobile Based on BP Neural Network

著者 (4件)： Teng Aoxue (中国人民公安大学,北京,100038) ,  Liao Xiaoxi (中国人民公安大学,北京,100038) ,  Xu Jianpeng (中国人民公安大学,北京,100038) ,  He Hongyuan (中国人民公安大学,北京,100038)
資料名： Gongcheng Suliao Yingyong  (Gongcheng Suliao Yingyong)
巻： 46  号： 6  ページ： 111-115  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2099A  ISSN： 1001-3539  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： 交通事故の現場において、しばしば破砕した自動車の前保険のプラスチックが発見され、どのように迅速に正確に保険の型を識別できるかは、事故の車両の確定、分析案の発展の重要な保障である。BPニューラルネットワークに基づく自動車前保険のプラスチック認識方法を提案した。方法は,自動車の前のバンパプラスチックの近赤外スペクトルデータに基づいて,異なるバンドにおけるデータの相違度を標準偏差によって分析し,3種類のバンドにおけるデータの次元縮小を,主成分分析(PCA)を用いて,3次元データを構成するために,それぞれ,3つのカテゴリーに分割して,3種類のバンドのデータの次元を,それぞれ,3つの種類に分割して,それぞれ,3種類のバンドのデータの次元を縮小して,3つの次元のデータを構成した,そして,それは,3種類のバンドのデータの次元を,それぞれ,3種類に分割して,3種類のバンドのデータの次元を縮小して,3次元のデータを構成した。三次元空間内で区別でき、ロバスト性を高め、そしてこの三次元データを利用してBPニューラルネットワークを訓練し、自動車の前保険のプラスチックの快速識別を実現し、その正解率は93.75%に達し、現場の物証の検査に新しい、快速な方法を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動車 ,  主成分分析 ,  プラスチック ,  三次元 ,  標準偏差 ,  交通事故 ,  バンパ ,  *保険 ,  近赤外スペクトル ,  ロバスト性 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 正解率 ,  三次元空間 ,  三次元データ ,  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)： near-infrared spectrum ,  front bumper plastics ,  back propagation neural network ,  principal component analysis ,  identification

分類 (3件)： 射出成形  (YH04050Y) ,  ゴム・プラスチック材料  (HC02030I) ,  ゴム・プラスチック工業一般  (YH01010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  自動車 ,  保険 ,  識別