文献

J-GLOBAL ID：202202276087481656   整理番号：22A0744892

油汚染廃棄物貯蔵施設の資源価値を評価するためのニューラルネットワークの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Neural Networks to Assess the Resource Value of Oil-Contaminated Waste Storage Facilities

著者 (4件)： Afinogentov A A (Institute of Oil and Gas Technologies, Samara State Technical University, Molodogvardeyskaya Str., 244, Samara, 443100, Russia) ,  Bagdasarova Yu A (Institute of Oil and Gas Technologies, Samara State Technical University, Molodogvardeyskaya Str., 244, Samara, 443100, Russia) ,  Derevyanov M Yu (Institute of Oil and Gas Technologies, Samara State Technical University, Molodogvardeyskaya Str., 244, Samara, 443100, Russia) ,  Pleshivtseva Yu E (Department of Heat and Power Engineering, Samara State Technical University, Molodogvardeyskaya Str., 244, Samara, 443100, Russia)
資料名： IOP Conference Series: Earth and Environmental Science  (IOP Conference Series: Earth and Environmental Science)
巻： 988  号： 2  ページ： 022073 (7pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5558A  ISSN： 1755-1307  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： 本論文では,多層人工ニューラルネットワークを用いた石油産業廃棄物リサイクルシステムの効率を評価する方法論を提示した。リサイクルシステムの効率の指標として,油汚染廃棄物(OCW)の資源価値の指標を使用した。訓練ニューラルネットワークのために,データセットは,生産システムの効率の多因子評価のデータ包絡分析(DEA)方法に基づく資源価値評価アルゴリズムを使用して形成した。ニューラルネットワークの開発と訓練を,フリーソフトウェアNeuroph Studioを用いて実行した。多層ニューラルネットワークにおける層のサイズと数に依存するOCW資源値の評価の品質の比較解析を行った。得られた結果は,提案した方法の展望を示した。人工ニューラルネットワークによる資源価値評価の精度を改良するための推奨を与えた。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： アルゴリズム ,  効率 ,  生産システム ,  品質 ,  *ニューラルネットワーク ,  精度 ,  *廃棄物 ,  *油汚染 ,  データ解析 ,  多層 ,  指標 ,  石油工業 ,  性能分析 ,  リサイクル
準シソーラス用語： データ包絡分析 ,  価値評価 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 油汚染 ,  廃棄物貯蔵 ,  施設 ,  資源 ,  価値 ,  評価 ,  ニューラルネットワーク ,  応用