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J-GLOBAL ID:202002215663189941   整理番号:20A0708370

ニューラルネットワークによるピストンの相互インピーダンスの解析とその導関数の拡張【JST・京大機械翻訳】

Analysis for Mutual Impedance of Pistons by Neural Network and Its Extension of Derivative
著者 (1件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7803A  ISSN: 1024-123X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本研究は基本的にソナー工学における数学的問題である。ソナーは水中通信,検出,リモートセンシングにおいて非常に重要な役割を果たす。ピストンはソナーシステムにおける重要なセンサである。相互結合はソナーアレイの設計において困難な問題である。ピストンの相互インピーダンスはソナーアレイの相互結合の解析に必要である。本論文では,ニューラルネットワークとその微分の拡張から成る数学モデルを示し,次にピストンの相互インピーダンスを解析するために利用した。最初に,ピストンの相互インピーダンスをモデル化し,ニューラルネットワークにより予測した。ニューラルネットワークを適切に拡張することにより,ニューラルネットワーク出力に対する導関数,すなわち傾斜情報を容易に得た。したがって,相互インピーダンスとその傾斜情報は,ニューラルネットワークが前もって訓練されているので,リアルタイムで同時に得られる。数値例により,ニューラルネットワークは相互インピーダンスを正確に予測でき,その微分の拡張は相互インピーダンスの勾配情報を同時に与えることを示した。ニューラルネットワークの訓練作業は一度だけ実行されることを強調しなければならない。すなわち,相互インピーダンスのマッピングにおける訓練作業のみが必要である。傾斜情報を得るには,追加の訓練作業は必要としない。Copyright 2020 Kun-Chou Lee. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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水中音響応用  ,  ロボットの運動・制御  ,  ロボットの設計・製造・構造要素 
引用文献 (18件):

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