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J-GLOBAL ID：202202212064283810   整理番号：22A0645181

ピッチング予測アルゴリズムの比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative Analysis of Pitching Prediction Algorithms

著者 (3件)： Antonov D. (Concern CSRI Elektropribor, JSC, Saint Petersburg ITMO University, Saint Petersburg) ,  Zaitsev O. (Concern CSRI Elektropribor, JSC, Saint Petersburg ITMO University, Saint Petersburg) ,  Litvinenko Yu. (Concern CSRI Elektropribor, JSC, Saint Petersburg ITMO University, Saint Petersburg)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 1215  号： 1  ページ： 012002 (9pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  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： 2つのアルゴリズムを本論文で記述した。それらの1つは,ピッチング数学モデルの使用に基づくKalmanフィルタであり,そして,2番目は,モデルが未知と考えられるニューラルネットワークを使用する。モデルのパラメータに対するアルゴリズム感度解析と予測のポテンシャル精度への影響を示した。静止狭帯域二次Markovプロセスを,船舶ピッチングのモデルとして用いて,それをアルゴリズムの入力信号を形成するために使用した。また,実際のデータを予測するアルゴリズムシミュレーションの結果を示した。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： Markov過程 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  データ ,  感度解析 ,  信号 ,  船舶 ,  *縦揺れ ,  数学モデル ,  ニューラルネットワーク ,  精度 ,  Kalmanフィルタ ,  パラメータ ,  狭帯域
準シソーラス用語： *予測アルゴリズム ,  入力信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ピッチング ,  予測アルゴリズム ,  比較分析