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J-GLOBAL ID：202002232449367788   整理番号：20A2260366

確率的ニューラルネットワークに基づく電子生産システムの故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis of electronic manufacturing system based on probabilistic neural network

著者 (5件)： Wei Wei (Guilin University of Electronic Technology,College of Mechanical and Electrical Engineering,Guilin,541004) ,  Huang Chunyue (Guilin University of Electronic Technology,College of Mechanical and Electrical Engineering,Guilin,541004) ,  Liang Ying (Chengdu Aeronautic Vocational and Technical College,College of Electronical and Information Engineering,Chengdu,610021) ,  Xie Jun (Guilin University of Electronic Technology,College of Mechanical and Electrical Engineering,Guilin,541004) ,  Liu Shoufu (Guilin University of Electronic Technology,College of Mechanical and Electrical Engineering,Guilin,541004)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICEPT  ページ： 1-4  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： 配置機械は電子生産システムのSMT装置の重要な構成要素である。配置率はSMT生産効率を考慮する重要な指標である。配置機械は,常に生産プロセスの間,若干の故障を持った。正確な診断を行う必要がある。本論文では,確率的ニューラルネットワークに基づく配置機械の故障診断法を提案し,故障診断モデルを確立し,BPニューラルネットワークと比較した。シミュレーション結果は,確率的ニューラルネットワークに基づく配置機械の故障診断モデルが訓練時間と診断精度においてBPニューラルネットワークより優れていることを示した。故障診断のために試験セットサンプルを使用するとき,確率的ニューラルネットワークに基づく故障診断モデルは,正確な故障同定を実行することができた。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： シミュレーション ,  *故障 ,  *生産システム ,  *故障診断 ,  生産プロセス
準シソーラス用語： 生産効率 , 【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 (3件)： 確率的ニューラルネットワーク ,  電子 ,  故障診断