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J-GLOBAL ID：202002238665881076   整理番号：20A0421564

ランダムフォレストアルゴリズムを用いたケーシング損傷分類法【JST・京大機械翻訳】

Casing Damage Classification Method Using Random Forest Algorithms

著者 (1件)： Xue Jijun (Mechanical Engineering College, Xi’an Shiyou University, Xi’an, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1437  号： 1  ページ： 012131 (7pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  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)

抄録/ポイント： ケーシング損傷の分類は,ケーシング損傷検出における重要なリンクの1つである。ケーシング損傷の多くの特徴パラメータのために,分類精度とディシジョンツリーの一般化性能は劣っている。したがって,ケーシング損傷分類の予測精度を改善するために,油とガス坑井ケーシング損傷のデータ型を考慮して,本論文は,ケーシング損傷分類を予測するために,ランダムフォレストアルゴリズムに基づくケーシング損傷分類法を提案した。実験結果は,この方法の予測精度が95%であることを示して,それはランダムフォレストアルゴリズムを用いたケーシング損傷分類法の精度と信頼性を証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  データ型 ,  ディシジョンツリー ,  損傷検出 ,  信頼性 ,  坑井
準シソーラス用語： 予測精度 ,  分類精度 ,  特徴パラメータ ,  分類法 ,  *ケーシング ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 蒸気タービン  (PB01040R) ,  採油,採ガス一般  (UA10010K) ,  採収法  (UA10040R)

タイトルに関連する用語 (3件)： ケーシング ,  損傷 ,  分類法