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J-GLOBAL ID：202002212846162698   整理番号：20A1958650

相関ルール事例ベースメンテナンス戦略に基づくBOFエンドポイント炭素コンテンツ予測【JST・京大機械翻訳】

BOF Endpoint Carbon Content Prediction based on Association Rule Case Base Maintenance Strategy

著者 (3件)： Yuan Cheng (Dalian polytechnic university,School of information science and engineering,Dalian,China) ,  Zhenpeng Cheng (Shijiazhuang Shenghongda Thermal Energy Engineering Technology Co. Ltd.,Technology department,Shijiazhuang,China) ,  Xinzhe Wang (Dalian polytechnic university,School of information science and engineering,Dalian,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICACI  ページ： 176-183  発行年： 2020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： ケースベース推論(CBR)に基づく従来の基本酸素炉(BOF)予測は,通常,専門家と経験に依存し,偏差をもたらす。BOF製鋼と事例ベース保全における属性選択を目的として,本論文は,CBRを改善し,BOF製鋼のエンドポイント炭素量を予測するために,Ridge回帰と協会規則を用いることを提案した。CBRにおいて,事例表現は基本的であり,事例表現における選択した属性は,重要な役割を演じたが,エキスパート経験に依存し,それにより,本論文は,属性を得るために,lasso回帰アルゴリズムを使用した。シミュレーション実験を通して,結果は,改良CBRが明らかにエンドポイント炭素量予測の精度を改善することができることを示した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  保全 ,  *炭素 ,  製鋼 ,  *保守管理 ,  事例ベース推論 ,  *コンテンツ ,  相関ルール
準シソーラス用語： *事例ベース ,  *エンドポイント ,  炭素量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 相関ルール ,  事例ベース ,  メンテナンス ,  戦略 ,  BOF ,  エンドポイント ,  炭素 ,  コンテンツ ,  予測