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J-GLOBAL ID：202002264090884347   整理番号：20A2042013

複数のU-モデルアルゴリズムに基づく食品安全地域における疑わしい活動軌跡の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Suspect Activity Trajectory in Food Safety Area Based on Multiple U-Model Algorithm

著者 (6件)： Wang Kang ( Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Bu Kun ( Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Zhang Yipeng ( Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Li Xiaoli ( Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China) ,  Li Xiaoli ( Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System, Beijing 100124, China) ,  Li Xiaoli ( Engineering Research Center of Digital Community of Ministry of Education, Beijing 100124, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  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： 疑わしい活動軌跡のモデリングと予測は,食品安全地域における犯罪の防止と防止のために非常に重要である。人工知能と多重Uモデルアルゴリズムを結合して,本論文は,疑わしい活動軌跡を予測する新しい方法を示した。社会的テキストデータに基づいて,LSTMネットワークを用いて感情的評価を行い,食品安全犯罪者を検出した。GPSデータに基づくグラフィッククラスタリング法を用いて,犯罪者の活動軌跡をクラスタ化した。スライディングウィンドウアルゴリズムによるUモデルを,活性軌道をモデル化するために提案した。さらに,多重Uモデル戦略を提案し,以前の位置と多重クラスタ化軌道の累積モデル誤差に基づく活動軌跡を予測した。シミュレーション研究は,提案した方式が食品安全犯罪を検出でき,それらの活動軌跡を効果的に予測できることを示した。Copyright 2020 Kang Wang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  クラスタ化 ,  犯罪 ,  人工知能 ,  多重化 ,  *食品安全性
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  クラスタリング法 ,  LSTMネットワーク ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

引用文献 (23件)：

• H. J. P. Marvin, E. M. Janssen, Y. Bouzembrak, P. J. M. Hendriksen, M. Staats, "Big data in food safety: an overview," Critical Reviews in Food Science and Nutrition, vol. 57, no. 11, pp. 2286-2295, 2017.
• X. Li, K. Wang, C. Jia, "Data-driven control of ground-granulated blast-furnace slag production based on ioem-elm," IEEE Access, vol. 7, pp. 60650-60660, 2019.
• H. Li, D. Pan, C. L. P. Chen, "Intelligent prognostics for battery health monitoring using the mean entropy and relevance vector machine," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 44, no. 7, pp. 851-862, 2014.
• M. T. A. Wentholt, A. R. H. Fischer, G. Rowe, H. J. P. Marvin, L. J. Frewer, "Effective identification and management of emerging food risks: results of an international delphi survey," Food Control, vol. 21, no. 12, pp. 1731-1738, 2010.
• Y. Yang, L. Wei, J. Pei, "Application of Bayesian modelling to assess food quality & safety status and identify risky food in China market," Food Control, vol. 100, pp. 111-116, 2019.

タイトルに関連する用語 (7件)： モデル ,  アルゴリズム ,  食品安全 ,  地域 ,  活動 ,  軌跡 ,  予測