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J-GLOBAL ID：202202220808570332   整理番号：22A0886796

SG-CIMモデルに基づく類似性融合ニューラルネットワークの自動設計法【JST・京大機械翻訳】

An Automatic Design Method of Similarity Fusion Neural Network Based on SG-CIM Model

著者 (8件)： Liao Xiaoqi (Big Data Center of State Grid Corporation of China, Beijing, China) ,  Ge Xinliang (Big Data Center of State Grid Corporation of China, Beijing, China) ,  Li Yufei (Big Data Center of State Grid Corporation of China, Beijing, China) ,  Hu Wenhui (National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing, China) ,  He Xin (Beijing China-Power Information Technology Co., Ltd., Beijing, China) ,  Gao Shijie (Beijing China-Power Information Technology Co., Ltd., Beijing, China) ,  Chen Xiaoming (Beijing China-Power Information Technology Co., Ltd., Beijing, China) ,  Liu Xueyang (National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13202  ページ： 352-363  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 状態グリッド企業公共データモデル(SG-CIM4.0)は,スマートグリッドビジネスアプリケーションのために提供できる意味的に統一されたデータモデルである。モデルは,一貫性検査のための物理モデルにおける類似エンティティを見つける標準テーブルに基づいている。標準テーブルエンティティと物理モデルエンティティは,連続属性と離散属性の両方を含んでいる。これらの異なる属性の類似性を正確に計算し,それらをユニークな類似性に融合する方法は,最高類似性を持つエンティティペアを効率的かつ正確にマイニングするのに使用可能であり,解決すべき問題である。上記の問題を解決するために,この類似性計算と融合法をスケーラブルにするために,本論文は,連続属性の構文類似性,意味類似性,および離散属性類似性をエンティティにおける種々の属性の内容に計算して,類似性の融合を達成するために自動的に設計された,類似性の融合を達成する方法を設計して,それはSFNAS(Simility Fusion NAS)と呼ばれた。SFNASを用いて計算したニューラルネットワーク融合類似性は,エンティティペアマッチングヒット率に関して従来の線形加重平均類似性より良好である。本論文は,SG-CIMモデルに関するその後の研究に対して有用な参照を提供できる。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動設計 ,  データ ,  *ニューラルネットワーク ,  自然言語処理 ,  応用プログラム ,  線形性 ,  類似性 ,  データモデル ,  属性 ,  スマートグリッド
準シソーラス用語： ヒット率 ,  物理モデル ,  エンティティ ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 知識グラフ ,  自然言語処理 ,  言語識別 ,  類似性融合 ,  神経アーキテクチャ探索

分類 (1件)： 検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (7件)： Sg ,  CIM ,  モデル ,  類似性 ,  融合 ,  ニューラルネットワーク ,  自動設計