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J-GLOBAL ID：202102218965454266   整理番号：21A0158469

ビッグデータ下の産業分野におけるエンジニアリングプロセスのための高度知能実装システムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on an advanced intelligence implementation system for engineering process in industrial field under big data

著者 (8件)： Guo Yuan (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Guo Yuan (School of Advanced Manufacturing Engineering, Hefei University, Hefei, China) ,  Guo Yuan (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Zhang Bing (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Yu S. (School of Advanced Manufacturing Engineering, Hefei University, Hefei, China) ,  Yu S. (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Kai W. (School of Advanced Manufacturing Engineering, Hefei University, Hefei, China) ,  Kai W. (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 161  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータ環境における新しい工学プロセスの知能実装にうまく適応するための高度なCBRシステムを開発するために,Bayesianネットワーク(BN)モデルを知識推論のためにCBRシステムに導入した。しかし,工学的応用がますます複雑になっているので,工学応用を定義するために使用するパラメータの数は,より大きくて,総合モデルの正確さと同様に,かなり減少した効率に導いた。効率低下の問題のために,本論文は,並列データ処理のための大きいデータ分布の割り当てを実行するために,In-External(IE)アルゴリズムを提案して,それはHadoopシステムの容量を完全に利用することができて,知識推論の最良の効率を達成した。精度低下の問題点のために,従来の確率学習方法が提案したCBRシステムに不適であるという事実を考慮して,本論文は,提案したシステムの確率学習を実施するために,多変量ベータ分布(DECMBD)アルゴリズムのディスカウント指数係数を提案した。DECMBDアルゴリズムにおいて,割引比率を多変量ベータ分布の各々の指数係数に与えて,すべての問題特徴の発生時間計数を改良して,次に確率学習のより良い効果を得た。最後に,多くの実験を行い,提案した先進CBRシステムの有効性を検証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  データ処理 ,  有効性
準シソーラス用語： 確率学習 ,  信念ネットワーク ,  Dirichlet分布 ,  Hadoop ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 改良型CBR ,  ビッグデータ ,  IEアルゴリズム ,  DECMBDアルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： ビッグデータ ,  産業 ,  エンジニアリング ,  プロセス ,  高度 ,  知能 ,  実装 ,  研究