文献

J-GLOBAL ID：201902212699246997   整理番号：19A1585023

海洋プラットホームの騒音予測のための主成分分析によるファジィc-平均を用いた修正多重一般化回帰ニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Modified multiple generalized regression neural network models using fuzzy C-means with principal component analysis for noise prediction of offshore platform

著者 (5件)： Chin Cheng Siong (Faculty of Science, Agriculture and Engineering, Newcastle University, Newcastle, UK) ,  Ji Xi (Faculty of Science, Agriculture and Engineering, Newcastle University, Newcastle, UK) ,  Woo Wai Lok (Faculty of Science, Agriculture and Engineering, Newcastle University, Newcastle, UK) ,  Kwee Tiaw Joo (Ngee Ann Polytechnic, Marine and Offshore Technology Centre of Innovation (MOT COI), Singapore, Singapore) ,  Yang Wenxian (Faculty of Science, Agriculture and Engineering, Newcastle University, Newcastle, UK)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 31  号： 4  ページ： 1127-1142  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 修正多重一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)を提案し,海上プラットホームの種々の区画の騒音レベルを予測した。初期設計段階の間に利用可能な限られたサンプルによって,GRNNは,それが全体の沖合プラットホームのために音圧レベルに利用可能な入力をマップするとき,誤差を引き起こすことができた。GRNN訓練のためのより適切なグループを得るために,ファジィC平均(FCM)を用いた。しかし,いくつかのグループにおける異常値は予測精度を妨害する可能性がある。適切な入力パラメータ(各クラスタにおいて)を選択する問題は,しばしば正確な情報の欠如によって妨げられる。主成分分析(PCA)を用いて,各クラスタにおける高い関連性入力変数を保証した。最適な拡散パラメータにより複数のGRNNを融合することにより,提案したモデリング方式は,異なる入力パラメータにより,多重周波数依存データセット(125から8000Hzの範囲)をモデル化するために非常に効果的になる。FCM-PCA-GRNNの性能は,その結果,空間音圧レベル(SPL)が25%改善され,空間平均SPLが85%改善されることを示した。ジャックアップ装置上の実エンジンルームから得られたデータと比較することにより,FCM-PCA-GRNN雑音モデルは,経験ベース音響モデルよりも約16%少ない誤差でより良く機能する。さらに,結果は,海上プラットホーム設計の初期段階の間に解決するために,より多くの時間と資源を必要とする統計的エネルギー解析に匹敵する性能を示した。Copyright 2017 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異常値 ,  騒音レベル ,  *曖昧さ ,  *海洋 ,  クラスタ ,  *多重化 ,  モデリング ,  音圧レベル ,  機関室 ,  *主成分分析 ,  海上プラットフォーム
準シソーラス用語： 入力パラメータ ,  予測精度 ,  沖合 ,  *一般回帰ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ファジィc平均 ,  主成分分析 ,  一般化回帰神経回路網 ,  騒音予測 ,  海洋プラットホーム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 海洋 ,  プラットホーム ,  騒音予測 ,  主成分分析 ,  ファジィ ,  平均 ,  多重 ,  一般化回帰ニューラルネットワーク ,  モデル