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J-GLOBAL ID：202002263894366261   整理番号：20A2702603

改良K平均クラスタリングアルゴリズムに基づくミル負荷の状態認識【JST・京大機械翻訳】

State Recognition of Mill Load Based on Improved K-means Clustering Algorithm

著者 (4件)： Gao Yunpeng (Hunan University College of Electrical and Information Engineering Changsha, Hunan Province, China) ,  Wu Cong (Hunan University College of Electrical and Information Engineering Changsha, Hunan Province, China) ,  Peng Jizong (Ecole de technologie superieure, Tuninsight AI, Montreal, Canada) ,  Lu Yuchen (Universite de Montrea JNNRVFK1QC1 / Mila, Tuninsight AI, Montreal, Canada)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1676  号： 1  ページ： 012203 (11pp)  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： 本研究では,改良K平均クラスタリングに基づくボールミルの負荷同定のための新しい同定法を提案した。ボールミルの外部デバイス応答信号が運転中の負荷に密接に関連しているので,適切なパラメータを選択した。クラスタ数と初期クラスタ化中心を,それらの密度と遺伝的アルゴリズムに基づいて修正した。入力特徴の次元はカーネル主成分分析(KPCA)によって減少して,最終的クラスタ化中心は縮小次元によって空間において反復することによって得た。データセットのテストは,他の方法と比較して,改良K平均法の高い精度と安定性を実証した。ケース解析結果は,ミル負荷状態が,この方法によって計算されたクラスタ中心の変位変動によって明確に同定できることを示した。本研究は,マルチソース情報融合の観点から,ミル負荷同定のための新しい参照を提供する。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： ボールミル ,  *クラスタ化 ,  平均法 ,  *クラスタ ,  遺伝的アルゴリズム ,  カーネル主成分分析 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *改変 ,  進化的計算

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 平均 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  ミル