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J-GLOBAL ID：202202278111515472   整理番号：22A0203943

焼結プロセス品質指数の予測モデルのための動的時間特徴拡大と抽出法【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Time Features Expanding and Extracting Method for Prediction Model of Sintering Process Quality Index

著者 (3件)： Yuxuan Li (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Yang Chunjie (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Sun Youxian (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 3  ページ： 1737-1745  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： 複雑な工業プロセスにおいて,オンラインで重要な品質変数を測定するのは難しい。オフライン試験を通して品質変数を得るために長い時間を取り上げて,それは生産プロセスを導くためにタイムリーな情報を得ることを困難にする。したがって,本論文は,焼結品質予測のためにフレームワークを拡大して抽出する新しい動的時間特徴を提案する。最初に,元のデータを,時間特性を用いて時間遅れ,拡張,およびシリアル化のために識別し,そして,入力時系列を再構成した。第二に,統合時間特徴抽出器を用いてプロセス情報を得た。次に,再帰ニューラルネットワーク回帰を適用して,キー品質変数の予測を得た。最後に,提案した方法の有効性を,数値例,焼結工程の実際のデータおよび種々の比較実験によって検証した,そして,焼結プロセスにおけるFeO含有量の予測効果を,改善した。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： *焼結 ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  再構成 ,  有効性 ,  比較試験 ,  生産プロセス ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 時間遅れ ,  オンライン ,  品質予測 ,  オフライン ,  焼結工程 ,  工業プロセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 焼結 ,  プロセス ,  指数 ,  予測モデル ,  拡大 ,  抽出法