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J-GLOBAL ID：202102245913584774   整理番号：21A0591137

電力事業のCAEベース分類法【JST・京大機械翻訳】

CAE-based classification method of electric power business

著者 (4件)： Ma Ruiheng (Key Laboratory of Industrial Internet of Things and Networked Control, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, Chongqing, 400065, China) ,  Xiang Min (Key Laboratory of Industrial Internet of Things and Networked Control, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, Chongqing, 400065, China) ,  Lei Rujie (Key Laboratory of Industrial Internet of Things and Networked Control, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, Chongqing, 400065, China) ,  Huang Chunmei (Key Laboratory of Industrial Internet of Things and Networked Control, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, Chongqing, 400065, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1754  号： 1  ページ： 012044 (6pp)  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力データ通信ネットワークのビジネス分類における異常データがビジネス分類精度を低下させるという問題に狙いを定めて,光GBMと結合した畳込みオートエンコーダに基づく分類法を提案した。最初に,電力事業の流れ特徴を畳み込みオートエンコーダを通して抽出した。次に,異常検出を,畳込みオートエンコーダの再構成損失と集合閾値の間の関係に従って実現した。最後に,電力ビジネスを光GBM分類器を通して分類した。シミュレーション検証のためにMooreデータセットを使用した。結果は,提案方法が効果的に異常を検出し,それによって電力ビジネス分類の精度を改善することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  畳込み ,  *電力 ,  再構成
準シソーラス用語： 分類精度 ,  異常検出 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事業 ,  CAE ,  分類法