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J-GLOBAL ID：202202220882882464   整理番号：22A0847846

f-CaOセメントクリンカを予測するためのR-WGANベースマルチタイムスケール強化法【JST・京大機械翻訳】

R-WGAN-Based Multitimescale Enhancement Method for Predicting f-CaO Cement Clinker

著者 (6件)： Hao Xiaochen (Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Liu Lin (Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Huang Gaolu (Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Zhang Yuxuan (Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Zhang Yifu (Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Dang Hui (Yanshan University, Qinhuangdao, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 71  ページ： ROMBUNNO.2501310.1-10  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： プロセス産業における生産データの高次元,時系列,結合,および多重時間スケールが従来の予測モデルの低い精度をもたらすという問題に取り組むために,著者らは,回帰-Wasserstein生成広告ネット(R-WGAN)モデルに基づくマルチタイムスケールデータ強化とセメントクリンカフリー酸化カルシウム(f-CaO)予測法を提案した。モデルをWGANと回帰予測ネットワークの組合せを用いて構築した。最初に,データを,データ強化と予測におけるデータ間の時変遅れの影響を除去するために,スライディングウィンドウの原理に従って抽出し,そして,二重データ経路を,データステッチングのために使用し,それにより,異なる時間スケールのデータを,同時に強化することができた。次に,発電機ネットワークを用いてデータを強化して,生成データの良さを判断するために識別器ネットワークを使用して,高次元生成データが実際の法則に適合するかどうかを評価するための補助評価戦略を提案して,この法則に適合して,最終的にセメントクリンカf-CaOの予測を成し遂げる発生データによって,回帰予測ネットワークの訓練セットを拡大した。モデルを,シミュレーションのためのセメント企業の品質管理システムに適用して,実験は,データ強化によるモデルが,セメントクリンカf-CaO予測における高精度,ロバスト性,および良い一般化の利点を有することを示した。Copyright 2022 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： 予測技法 ,  弁別器 ,  広告 ,  *セメント ,  ネットワーク ,  精度 ,  酸化カルシウム ,  多重化 ,  *セメントクリンカ ,  高次元 ,  ロバスト性 ,  データパス ,  予測モデル
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K)

タイトルに関連する用語 (4件)： CaO ,  セメントクリンカ ,  予測 ,  強化