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J-GLOBAL ID:202002261024605177   整理番号:20A2580155

適応加重最小二乗サポートベクトルマシンと改良型Dempster-Shafer証拠理論に基づく炭鉱ガス安全性評価【JST・京大機械翻訳】

Coal Mine Gas Safety Evaluation Based on Adaptive Weighted Least Squares Support Vector Machine and Improved Dempster-Shafer Evidence Theory
著者 (2件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2228A  ISSN: 1026-0226  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)
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ガス安全評価は炭鉱安全管理にとって常に重要である。炭鉱ガス安全性評価結果の精度を強化するために,新しいガス安全性評価モデルを,適応加重最小二乗法サポートベクトルマシン(AWLS-SVM)と改良Dempster-Shafer(D-S)証拠理論に基づいて提案する。AWLS-SVMを用いて評価時間におけるセンサ値を計算し,D-S証拠理論を用いて安全状態を評価した。最初に,ガス濃度,風速,塵埃,および温度のセンサデータを炭鉱安全モニタリングシステムから得て,センサデータの予測結果をAWLS-SVMを用いて得た。したがって,予測結果は評価モデルの入力である。第二に,基本確率割当て(BPA)関数がD-S証拠理論計算の基礎であるので,各センサのBPA関数を事後確率モデリング法を用いて決定し,類似性を最適化のために導入した。次に,D-S証拠理論における融合故障の問題に関して,重みを割り当てるアイデアを用いて,各証拠の重要性を割り当てて,評価結果に関する矛盾する証拠の影響を弱めた。オリジナルの証拠の実効情報の損失を防止して,証拠源を修正することによって,衝突配分係数を融合規則に基づいて導入した。最後に,研究領域として陝西省に位置するQing Gang Ping炭鉱を取り上げ,ガス安全評価例分析を,本論文で開発した評価モデルのために実行した。結果は,類似性測度が,効果的に高い証拠源を除去することができることを示した。さらに,拡張融合規則に基づくD-S証拠理論の精度を,修正証拠源とオリジナルD-S証拠理論の観点からD-S証拠理論と比較して改善した。より多くのセンサが融合されるので,評価結果はより高い精度を有する。さらに,マルチセンサデータ評価結果は,単一センサ評価結果と比較して増強された。Copyright 2020 Zhenming Sun and Dong Li. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
炭鉱,石炭資源  ,  鉱山火災・爆発・ガス 
引用文献 (35件):

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