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J-GLOBAL ID：202002248677343249   整理番号：20A2272165

深層畳み込みニューラルネットワークによる自動車用オートマチックトランスミッションの制御に現れる時系列データの2値分類

著者 (4件)： 井手貴範 (エクォス・リサーチ 東京研) ,  川上雄史 (エクォス・リサーチ 東京研) ,  保木邦仁 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  村松正和 (電通大 大学院情報理工学研究科)
資料名： 応用数理  (Bulletin of the Japan Society for Industrial and Applied Mathematics)
巻： 30  号： 3  ページ： 120-124  発行年： 2020年09月24日 
JST資料番号： L1191A  ISSN： 0917-2270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・自動車用オートマチックトランスミッションの制御の開発期間短縮に有効な機械学習手法の解説。
・深層畳込みニューラルネットワーク手法の時系列データ判定への応用。
・自動車のテストコース走行による時系列データの取得。
・時系列データを90%の精度で2値分類できることの確認。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  自動変速装置 ,  データ ,  変換 ,  深層畳込みニューラルネットワーク ,  時系列データ
準シソーラス用語： オートマチックトランスミッション ,  二値化

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自動車設計・構造・材料一般  (QG03010O)

引用文献 (15件)：

• [1] Goodfellow, I., Bengio, Y., and Courville, A., Deep Learning, MIT Press, 2016.
• [2] Hastie, T., Tibshirani, R., and Friedman, J., The Element of Statistical Learning -Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd Edition, Springer, 2009.
• [3] He, K., Zhang, X., Ren, S., and Sun, J., Deep Residual Learning for Image Recognition, The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 770778, 2016.
• [4] https://caffe.berkeleyvision.org/
• [5] Kawakami, T., Ide, T., Moriyama, E., Hoki, K., and Muramatsu, M., Development of Artificial Intelligence to Classify the Quality of Transmission Shift Control Using Deep Convolutional Neural Networks, Preprint.

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層畳み込みニューラルネットワーク ,  自動車 ,  オートマチックトランスミッション ,  時系列データ ,  2値 ,  分類