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J-GLOBAL ID：202202281855140278   整理番号：22A0861868

AGRMTS:PSO-BPNNモデルに基づくジェスチャ認識を用いた仮想航空機保全訓練システム【JST・京大機械翻訳】

AGRMTS: A virtual aircraft maintenance training system using gesture recognition based on PSO-BPNN model

著者 (3件)： Yan Yuling (School of Rail Transportation, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhang Lijun (School of Rail Transportation, Soochow University, Suzhou, China) ,  Chen Minye (Shanghai University of Engineering Science, Shanghai, China)
資料名： Computer Animation & Virtual Worlds  (Computer Animation & Virtual Worlds)
巻： 33  号： 1  ページ： e2031  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0455A  ISSN： 1546-4261  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： 航空機保全の品質と効率は,飛行安全性とオンタイムレートを確実にする鍵であり,それは主に保全技術者の技術と経験に依存する。一般的に,物理的プロトタイプに関する運動は技術者の保全能力を改善するために使用されるが,これは多くの消耗を浪費し,安全事故を容易に引き起こす。コンピュータ技術の開発によって,仮想環境における保全訓練は,先進で信頼できる解決策になった。本論文では,ジェスチャ認識相互作用に基づく航空機保全の仮想訓練システムを確立した。自然の人間-コンピュータインタラクション経験を得るために,ハイブリッド機械学習ジェスチャ認識モデルを構築するためのセンサとして,レップ運動を用いた。認識モデルにおいて,逆伝搬ニューラルネットワークにおける初期重み行列と隠れ層ノード数を,自己適応慣性重量を有する粒子群最適化アルゴリズムによって共同最適化する。この最適化アルゴリズムは,本論文で構築した動的ジェスチャデータベースにおいて81.26%の認識率を達成し,それは他の利用可能なアルゴリズムより高かった。大学教室における予備的ユーザビリティ評価は,本論文における教育システムがより良い対話型経験を達成できることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. 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 ,  最適化 ,  相互作用 ,  *航空機 ,  *システム ,  *保全 ,  最適化手法 ,  環境 ,  機械学習 ,  認知モデル ,  仮想空間
準シソーラス用語： 自己適応 ,  粒子群最適化 ,  *ジェスチャー認識 ,  仮想環境 ,  隠れ層 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *訓練システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： BPNN ,  ジェスチャ認識 ,  ラプラスカーネル ,  仮想保全

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： PSO ,  モデル ,  ジェスチャ認識 ,  仮想 ,  航空機 ,  保全 ,  訓練システム