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J-GLOBAL ID：202102232911832781   整理番号：21A2982275

回転部品の非接触検出のための特異値分解法【JST・京大機械翻訳】

The method of singular value processing for non-contact detection of rotating parts

著者 (3件)： He Gaoqing (Hefei University of Technology,School of Mechanical Engineering,Hefei,China) ,  Han Jiang (Hefei University of Technology,School of Mechanical Engineering,Hefei,China) ,  Xiao Jian (Hefei University of Technology,School of Mechanical Engineering,Hefei,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCE  ページ： 2236-2239  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： 回転部品の輪郭サイズ検出プロセスの効率を改善するために,回転部品の方法および非接触検出のためのレーザセンサのステッピング運動を採用した。検出領域の不連続性のため,検出データの特異性は不可避であり,検出データの不安定性をもたらした。この問題に狙いを定めて,データ分布の特性を研究して,特異値の原因をまとめて,改良K平均クラスタ化方法と評価指数の組合せに基づく方法を提案した。最初に,データ分布の特性に従って,検出データの負データを隣接値によって置換して,次に,改良K-平均アルゴリズムのK値と初期クラスタ中心を計算した。最後に,適格性と特異値評価の指数を確立した。実験結果は,この方式がボックスプロット方式と3σ方式と比較して部品の資格を正確に判断することができ,検出データの特異値を効果的に同定して,それを扱うことを示した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  性能指数 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  不安定性 ,  不連続性 ,  *特異値分解
準シソーラス用語： レーザセンサ ,  特異性 ,  非接触 ,  *特異値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 非接触 ,  特異値分解