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J-GLOBAL ID：202002255872179782   整理番号：20A0205961

廃水処理プラントにおける故障のためのファジィ群知能とカオス理論による動的モデルにおける新しいパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

A novel parameter estimation in dynamic model via fuzzy swarm intelligence and chaos theory for faults in wastewater treatment plant

著者 (3件)： Anter Ahmed M. (Faculty of Computers and Information, Beni-Suef University, Beni Suef, Egypt) ,  Gupta Deepak (Maharaja Agrsen Institute of Technology, Delhi, India) ,  Castillo Oscar (Tijuana Institute of Technology, Tijuana, Mexico)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 1  ページ： 111-129  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 植物(WWTP)のための廃水処理の間の欠陥は,社会的および生物学的に重要な問題である。ほとんど処理されていない廃水は,人間と自然の危険な影響を達成する可能性がある。本論文では,クジラ最適化アルゴリズム(WOA),カオス理論およびファジィ論理(CF-BWOA)の二値版に基づく新しいモデルを提案した。CF-BWOAをWWTPの応用に適用し,全体のデータセットからのより関連した属性を見出し,決定ルールのコストと検証を低減し,非構造化ドメインの同定を助けた。CF-BWOAは,分類プロセスに対する重要な情報の損失なしに,全体の特徴集合を減少させることを試みた。高速ファジィc-平均を,データのファジィ化と不確実性を測定するためのコスト関数として用いた。10の異なるカオスシーケンスマップを用いて,WOAパラメータを推定し,調整した。種々の不確実性特徴と欠落値を持つ複雑な実時間データセットに実験を適用した。全体の結果は,SineカオスマップによるCWOAがより良い性能,より低い誤差,より高い収束速度とより短い実行時間を示すことを示した。さらに,提案したモデルは,高い精度でWWTPにおけるセンサプロセス故障を検出することができ,決定を制御するためにこれらのシステムの演算子を導くことができる。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 曖昧さ ,  *故障 ,  ファジィ論理 ,  *ダイナミックモデル ,  *廃水処理 ,  *廃水処理施設 ,  *カオス ,  不確実性 ,  下水処理施設 ,  故障検出 ,  費用関数 ,  アルゴリズム ,  *パラメータ推定 ,  *廃水
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 故障検出 ,  クジラ最適化アルゴリズム ,  廃水処理 ,  Chaos理論 ,  ファジィc平均アルゴリズム

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 廃水処理プラント ,  故障 ,  ファジィ ,  群知能 ,  カオス理論 ,  動的モデル ,  パラメータ推定