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J-GLOBAL ID：202002276479919034   整理番号：20A1974224

CNNに基づくバーストイベント警報システムの設計と実現【JST・京大機械翻訳】

Design and Implementation of Emergency Warning System Based on Convolution Neural Network

著者 (2件)： Du Mengxing (武漢工程大学机電工程学院,湖北 武漢,430205) ,  Wang Yanwei (武漢工程大学机電工程学院,湖北 武漢,430205)
資料名： Wuhan Gongcheng Daxue Xuebao  (Wuhan Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 42  号： 2  ページ： 207-212  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3636A  ISSN： 1674-2869  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： 都市恐怖脅威の突発事件の監視早期警戒効率を高めるため、改良型畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく恐怖脅威早期警戒システムを設計した。システムは,収集された恐怖の脅威を脅かす。既存のテキスト評価方法と比較して,改良単語頻度-逆テキスト頻度に基づくコンボリューションニューラルネットワークを,脅威と監視の早期警戒評価のために提案した。また、研究期間内の事件の脅威度分析を通じて、恐怖の脅威レベルを区分した。データの可視化により,関連部門の監視警告情報を提供した。比較テストと実際の運転結果は,このシステムが既存のCNNモデルと領域型畳込みニューラルネットワーク(RCNN)モデルより,それぞれ5.4%と3%高い精度を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *警報 ,  ニューラルネットワーク ,  都市 ,  可視化 ,  恐怖 ,  *警報システム ,  単語
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  バースト ,  イベント ,  警報システム ,  設計