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J-GLOBAL ID：202202234623238153   整理番号：22A1156473

ディープ学習アルゴリズムを用いた電気自動車におけるCANバスと媒体制御のエネルギー最適化【JST・京大機械翻訳】

Energy optimization for CAN bus and media controls in electric vehicles using deep learning algorithms

著者 (6件)： Salunkhe Satish S. (Department of Computer Engineering, Terna Engineering College, Mumbai University, Mumbai, India) ,  Pal Shelendra (College of Computing Sciences and Information Technology (CCSIT), Teerthanker Mahaveer University, Moradabad, Uttar Pradesh, India) ,  Agrawal Abhishek (Department of Mechanical Engineering, University Institute of Technology RGPV, Bhopal, India) ,  Rai Ravi (Department of Mechanical Engineering, University Institute of Technology, RGPV, Bhopal, Madhya Pradesh, India) ,  Mole S. S. Sreeja (Department of Electronics and Communication Engineering, Christu Jyothi Institute of Institute of Technology and Science, Yeswanthapur, India) ,  Jos Bos Mathew (Department of Electrical and Electronics Engineering, Mar Athanasius College of Engineering, Kothamangalam, Kerala, India)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 6  ページ： 8493-8508  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究は,電気自動車(EV)におけるエネルギー最適化モデリングのためのニューラルネットワークベースの深層学習法を提供する。前処理駆動サイクルを静的マップに変換し,電気自動車のCANバスとメディア制御のためのプロトタイプエネルギー最適化のためにニューラルネットワークに供給した。提案したモデルは,燃料の充電の消費量と同様に,電池の充電状態の予測を含んでいる。制御装置エリアネットワーク(CAN)バスはEVにおける最も重要な要素であり,その保護は最も困難なタスクである。CANバスの異常メッセージをDNNを用いて検出した。示唆したDNNモデルは,アンカーサンプル間の長さを最小にする統合三重項ネットワーク損失であり,そして,陽性サンプルは,アンカ試料と陰性サンプルの間で測定した長さより比較的最小であった。提案したDNNモデルは,効果的な性能のために電気自動車におけるCANバスと様々なメディア制御のために利用される。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  電池 ,  制御装置 ,  ネットワーク ,  制御 ,  *電気自動車 ,  前処理 ,  ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  充電 ,  *媒質 ,  モデル ,  状態 ,  機械学習 ,  *学習アルゴリズム ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 充電状態 ,  *エネルギー最適化 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： エネルギー最適化 ,  MLP ,  CNN ,  DNN ,  電気自動車 ,  CANバス

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習アルゴリズム ,  電気自動車 ,  CANバス ,  媒体 ,  エネルギー最適化