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J-GLOBAL ID：201902227008384889   整理番号：19A0517657

バリアント知識粒度フィードバック機構に基づく人間の健康状態の知的認知法【JST・京大機械翻訳】

An Intelligent Cognition Method of Human Health States Based on a Variant Knowledge Granularity Feedback Mechanism

著者 (4件)： Li Weitao (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Wang Jianping (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Chen Keqiong (Department of Electronic Information and Electrical Engineering, Hefei University, Hefei, China) ,  Li Wei (Department of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 19570-19580  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人間の健康は社会的で個人的な焦点になっている。群衆サンプルの不均一性とランダム性の問題,健康特徴の多様性,および健康特徴値のランダム性を目標として,変異知識粒度フィードバック機構に基づく人間の健康状態の知的認知方法を,反復比較と推論によって人間の認知過程を模倣し,迅速かつ正確に人間の健康状態を評価するために探究する。最初に,粒度決定層,訓練層と認識層の間の相互接続による人間の健康状態の知的認知モデルを提案して,対応する変異体知識粒度フィードバック機構を確立した。第二に,単語の袋,潜在的意味解析,およびエントロピーに基づいて,不確実な健康状態の推定指標と知識粒度の正規化指標を構築する。第3に,提案したモデルとインデックスに基づいて,パターン分類の意味において,変異体知識粒度による人間の健康状態の最適フィードバック認識を達成した。最後に,ランダム群衆サンプルの収集した生物電気インピーダンス信号に対して,シミュレーション実験を行い,提案した方法を検証した。実験結果は,著者らの方法が,既存の開ループ法と比較して,人間の健康状態の精度を効果的に改善できることを示した。Copyright 2019 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： パターン分類 ,  変異 ,  エントロピー ,  *フィードバック ,  相互接続 ,  不確実性 ,  開ループ系 ,  シミュレーション ,  モデリング ,  認知モデル ,  単語 ,  正規化 ,  不均一性
準シソーラス用語： ランダム性 ,  *健康 ,  *健康状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： バリアント ,  知識 ,  粒度 ,  フィードバック ,  人間 ,  健康状態 ,  認知