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J-GLOBAL ID：202102287380277124   整理番号：21A1516122

人工的ミツバチコロニーアルゴリズム最適化深信念ネットワークに基づく石炭せん断器の健康状態認識【JST・京大機械翻訳】

Health Status Recognition of Coal Shearer Based on Artificial Bee Colony Algorithm Optimized Deep Belief Network

著者 (4件)： Cao Xiangang (Mechanical Engineering college, Xian University of Science and Technology, Shaanxi key laboratory of mine mechanical and electromechanical equipment Intelligent Monitoring,Xian,China) ,  Li Yanchuan (Mechanical Engineering college, Xian University of Science and Technology, Shaanxi key laboratory of mine mechanical and electromechanical equipment Intelligent Monitoring,Xian,China) ,  Lei Yinan (Mechanical Engineering college, Xian University of Science and Technology, Shaanxi key laboratory of mine mechanical and electromechanical equipment Intelligent Monitoring,Xian,China) ,  Zhang Mengyuan (Mechanical Engineering college, Xian University of Science and Technology, Shaanxi key laboratory of mine mechanical and electromechanical equipment Intelligent Monitoring,Xian,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICMCCE  ページ： 1832-1836  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： 現在のシヤヘルス状態認識方法が,エキスパートコメントの反復収集と浅いニューラルネットワークの低い認識率を必要とする問題を解決するために,深い信念ネットワーク(DBN)を最適化するために,人工Beeコロニーアルゴリズム(ABC)に基づくシヤヘルス状態認識アルゴリズムを提案した。最初に,シヤの健康状態に影響を及ぼす状態指数パラメータを,評価指標選択原理に従って選択し,そして,パラメータを,状態認識モデルの入力のために使用した。第2に,DBNネットワーク構造を最適化し,モデル認識率を改善するために,DBN認識モデルに基づいて,シヤの健康状態を同定し,DBNモデルのキーパラメータを最適化するために,人工Beeコロニーアルゴリズムを導入した。最後に,最適化同定法の実現可能性を比較実験によって実証した。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： *最適化 ,  *剪断 ,  シヤー ,  *石炭 ,  ニューラルネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  比較試験 ,  認知モデル
準シソーラス用語： *健康状態 ,  *信念ネットワーク ,  認識アルゴリズム ,  認識率 ,  評価指標 , 【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 (6件)： 人工 ,  最適化 ,  信念ネットワーク ,  石炭 ,  せん断 ,  健康状態