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J-GLOBAL ID：202102236402125013   整理番号：21A1300438

人工ニューラルネットワークを用いたスマート冷却システムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a Smart Cooling System using Artificial Neural Network

著者 (6件)： Magsumbol Jo-Ann V. (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Rosales Marife A. (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Valenzuela Ira C. (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Bandala Argel A. (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Sybingco Edwin (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Dadios Elmer P. (De La Salle University,Manila,Philippines)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： HNICEM  ページ： 1-6  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： 制御環境内の温度は温度感受性作物の成長において非常に重要である。温度は作物の全体的収穫に影響する。したがって,その成長および開発のために環境を提供する必要性がある。微気候条件におけるこれらの温度変動を解くために,本論文では,外部温度因子を考慮しながら,竹型成長チャンバ内で必要な温度を提供する冷却システムを誘発するためにフィードフォワードニューラルネットワークを使用した。このスマート冷却システムは,最適作物成長のための内部温度設定の全プロセスを自動化するであろう。本研究で用いた全生データ温度は60であり,その70%は訓練で使用され,検証と試験はそれぞれ15%であった。結果は,隠れ層における10のニューロンを有するフィードフォワードニューラルネットワークが最良の性能を与えることを示した。最後に,冷却システムへのニューラルネットワークによる作動プロセスを成功裏に実行した。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： 自動化 ,  ニューロン ,  農作物 ,  *ニューラルネットワーク ,  微気候 ,  *冷却系機器 ,  温度変動 ,  内部温度 ,  温度感受性
準シソーラス用語： チャンバ ,  隠れ層 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  生データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工ニューラルネットワーク ,  冷却システム ,  開発