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J-GLOBAL ID：202002223290619567   整理番号：20A1942227

テレスコープスライディングウィンドウに基づく自己学習飲用水安全性検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Self-learning Drinking Water Safety Detection Algorithm Based on Telescopic Sliding Window

著者 (2件)： Yue Guohua (Xi’an University of Science and Technology, Xi’an shanxi, China) ,  Ren Jingjing (Xi’an University of Science and Technology, Xi’an shanxi, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CSAE ’18  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 飲料水の1つの安全性は,人間の生活の基本的条件であり,水処理プラントの水質リアルタイムモニタリングシステムにおける水質異常警報システムの高い誤警報率の問題を解決することであり,スライディングウィンドウに基づく自己学習飲料水安全性検出アルゴリズムを提案した。この方法は,水品質データを取り扱うために,対応する機械学習法を使用するために,異なる水質特性に従って,周期的に多重点をフレームするために,スライディングウィンドウを用いて,スライディングウィンドウを機械学習技術と組み合わせた。最後に,水質が包括的に異常であるかどうかを決定した。ウィンドウのサイズを拡大することによって,それは誤り警報メッセージを減らすことができる。最後に,水質安全性検出アルゴリズムの結果と水質の実際の人工化学分析の異常状況の間の誤差は3%未満であり,飲料水安全性のリアルタイムモニタリングのためにより良く使用できる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 化学分析 ,  望遠鏡 ,  水質 ,  水処理施設 ,  *飲用水 ,  警報システム ,  機械学習
準シソーラス用語： *自己学習 ,  *スライディングウィンドウ ,  誤警報 ,  水質特性 ,  *検出アルゴリズム ,  リアルタイムモニタリング ,  誤警報率 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 安全検出アルゴリズム ,  スライディングウィンドウ ,  水質の注意

分類 (2件)： 水源,取水,送水,配水,給水  (SC02020I) ,  水質管理  (SB02050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己学習 ,  飲用水 ,  安全性 ,  検出アルゴリズム