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J-GLOBAL ID：202002228759942977   整理番号：20A2673906

長期記憶モデルに基づくシナリオ進化分析システム実践【JST・京大機械翻訳】

Practice of Scenario Evolution Analysis System Based on Long and Short Time Memory Model

著者 (7件)： Li Daoyuan (广州彙智通信技術有限公司广東广州510630) ,  Liu Chengao (中国電子科学研究院,北京100041) ,  Huang Changjin (广州彙智通信技術有限公司广東广州510630) ,  Ceng Qingjun (广州彙智通信技術有限公司广東广州510630) ,  Wang Qingyou (广州彙智通信技術有限公司广東广州510630) ,  Lu Cuiping (广州彙智通信技術有限公司广東广州510630) ,  Wu Liuqing (广州彙智通信技術有限公司广東广州510630)
資料名： Zhongguo Dianzikexueyuan Xuebao  (Zhongguo Dianzikexueyuan Xuebao)
巻： 15  号： 8  ページ： 796-801  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4161A  ISSN： 1673-5692  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： シナリオ進化分析システムのコアは,大規模データ技術による歴史的データ特徴の抽出と関連配列の構築であり,そして,深さ学習を通して,無標識ネットワークの動的モデルを構築し,そして,長期記憶モデルおよび動的ネットワーク法に基づく,歴史的活動軌跡,ネットワーク挙動および関連関係の進化を,解析した。個体行動の規則を研究し、個体行動分析予測に有効な技術手段を提供し、個体行為が時系列の情景進化分析の実際問題を解決している。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  ダイナミックモデル
準シソーラス用語： *長期記憶 ,  動的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム工学一般  (IB01000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 長期 ,  シナリオ ,  進化 ,  分析