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J-GLOBAL ID：202002279301993198   整理番号：20A2037966

PSO-BPニューラルネットワークによるリスクベース空港旅客分類の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of Risk-Based Airport Passenger Classification with PSO-BP Neural Network

著者 (3件)： Zhao Zhenwu (Civil Aviation University of China,College of Economics & Management,Tianjin,China,300300) ,  Zhang Chenchen (Civil Aviation University of China,College of Economics & Management,Tianjin,China,300300) ,  Guo Dongdan (Travelsky Technology Limited,Beijing,China,101318)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 7344-7349  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乗客の待ち時間を減らすために,セキュリティ検査の質を改善して,サービス資源のコストを最小にして,セキュリティ資源の利用を最大にするために,リスクベースの空港乗客分類のインデックスシステムを構築して,乗客リスクレベルを同定した。最初に,リスクベースの空港乗客分類のインデックスシステムを,文献レビューと専門家相談を通して最初に構築した。第二に,リスクベースの空港乗客分類のインデックスシステムを,関連する専門家のアンケートとSPSS22.0ソフトウェアの助けを借りて最適化した。最後に,BPニューラルネットワーク分類装置を選択し,PSOアルゴリズムによって最適化した。分類器をシミュレーションで訓練し,アンケート調査のサンプルデータを用いて分類効果を試験した。試験結果は,リスクベースの空港乗客分類のインデックスシステムが,5つの側面,自然条件,職業状態,経済状態,信用状況,および飛行条件から乗客リスク度を測定するために得られることを示した。インデックスシステムとBPニューラルネットワーク分類装置の有効性を,分類装置を通して5つの乗客の分類結果によって確かめた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  分類装置 ,  *空港 ,  *ニューラルネットワーク ,  職業 ,  経済状態 ,  文献展望 ,  ソフトウェア ,  待ち時間 ,  アンケート ,  *乗客 ,  飛翔 ,  有効性 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： PSO ,  BPニューラルネットワーク ,  リスク ,  空港 ,  旅客 ,  分類 ,  解析