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J-GLOBAL ID：202002252089256031   整理番号：20A0100315

GNSSレベルあてはめにおける深さ学習BPニューラルネットワークの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of BP Neural Network with Deep Learning in GNSS Level Fitting

著者 (4件)： Dong Zhouyang (海軍大連艦艇学院軍事海洋与測絵系,遼寧大連116000;32023部隊,遼寧大連116000) ,  Xu Weiming (海軍大連艦艇学院軍事海洋与測絵系,遼寧大連,116000) ,  Zhuang Hao (32023部隊,遼寧大連,116000) ,  Qiu Guangwen (32023部隊,遼寧大連,116000)
資料名： Haiyang Cehui  (Haiyang Cehui)
巻： 39  号： 5  ページ： 26-29  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2910A  ISSN： 1671-3044  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： 誤差逆伝搬BP(backpropagation)ニューラルネットワークのGNSSレベルフィッティングにおいて、勾配が消失し、局所最小点に陥る問題が存在する。ニューロン活性化関数として,深さ学習における区分的線形整流関数Relu(rectifiedlinearunits)を用いた。適応モーメント推定Adam(adaptivemomentestimation)アルゴリズムをネットワーク最適化関数として、深さ学習に基づくBPニューラルネットワークモデルを提案した。結果は,改良BPニューラルネットワークの内外の一致精度が,それぞれ,約50%と25%増加し,0.9cmと2.4cmに達し,GNSS水準の適合に新しいアイデアを提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューロン ,  アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  整流 ,  *学習 ,  線形性 ,  モーメント ,  *GNSS
準シソーラス用語： 活性化関数 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： GNSS ,  あてはめ ,  学習 ,  BPニューラルネットワーク ,  応用