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J-GLOBAL ID：202202285260607664   整理番号：22A1037680

ウェーブレット再帰ファジィニューラルネットワークに基づく物理的トレーニング強度の実時間変調【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Modulation of Physical Training Intensity Based on Wavelet Recursive Fuzzy Neural Networks

著者 (4件)： Fang Wenzhou (Shenyang Sport University, Shenyang, Liaoning 110102, China) ,  Wang Lili (Shenyang Sport University, Shenyang, Liaoning 110102, China) ,  Liao Xinxin (University Putra Malaysia, UPM Aerdang, Selangor Darul Ehsan 43400, Malaysia) ,  Tan Miao (Shenyang Sport University, Shenyang, Liaoning 110102, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  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： 本研究では,ウェーブレットリカレントファジィニューラルネットワークを用いて,物理的訓練強度のリアルタイム制御に関する徹底的な研究および解析を行った。第1に,ファジィ試験技術の研究のための準備において,静的解析のプロセスにおけるすべてのプログラム制御フロー情報を効果的に収集する可能性によって引き起こす不完全制御フローグラフ構成の問題を解決するために,プロセス間制御技術を提案した。次に,ウェーブレット再帰的ファジィニューラルネットワーク誘導ファジィ試験技術を提案して,ファジィ試験プロセスにおける方向性の欠如による無効な変化に陥るファジィ試験の問題を解決した。フィードフォワードネットワークにおける各ニューロンを受信情報の順序に従って異なるグループに分割した。各群は神経層とみなすことができる。各層におけるニューロンは,前の層におけるニューロンの出力と次の層におけるニューロンへの出力を受ける。経験的データは,損傷予防適応訓練が,準備の最初の段階ですべての物理的品質を効果的に改善し,効果的に物理的状態を維持して,競争期間の間にそれらの能力に効果的に寄与し,そして,その損傷予防適応訓練介入を,それらの事前および試験後性能に危険な主要な影響を有する統計解析によって確かめた。したがって,運動選手の体力の調整と改善,および基本的な身体訓練とリハビリテーションの物理的訓練システムの統合とのその相関を決定することは,まだ不可能であり,この理論を新しい特別な訓練理論にした。Copyright 2022 Wenzhou Fang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応訓練 ,  ニューロン ,  制御 ,  リハビリテーション ,  試験 ,  *波束 ,  計算制御 ,  予防 ,  体力 ,  フローグラフ ,  曖昧さ ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  再帰性
準シソーラス用語： 静的解析 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  電動機  (NB07030U)

引用文献 (20件)：

• A. Ashrafian, M. Mirsalim, M. A. Masoum, "An adaptive recursive wavelet based algorithm for real-time measurement of power system variables during off-nominal frequency conditions," IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 14, no. 3, pp. 818-828, 2017.
• S. Ranjan Das, A. K. Mishra, P. K. Ray, A. Mohanty, D. K. Mishra, L. Li, M. J. Hossain, R. K. Mallick, "Advanced wavelet transform based shunt hybrid active filter in PV integrated power distribution system for power quality enhancement," IET Energy Systems Integration, vol. 2, no. 4, pp. 331-343, 2020.
• K. R. Reddy, "Power quality classification of disturbances using discrete wavelet packet transform (DWPT) with adaptive neuro-fuzzy system," Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, vol. 12, no. 3, pp. 4892-4903, 2021.
• S. Ganjefar, M. Afshar, M. H. Sarajchi, Z. Shao, "Controller design based on wavelet neural adaptive proportional plus conventional integral-derivative for bilateral teleoperation systems with time-varying parameters," International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 16, no. 5, pp. 2405-2420, 2018.
• Y. Zhu, Q. Yan, J. Lu, "Fault diagnosis method for disc slitting machine based on wavelet packet transform and support vector machine," International Journal of Computer Integrated Manufacturing, vol. 33, no. 10-11, pp. 1118-1128, 2020.

タイトルに関連する用語 (6件)： ウェーブレット ,  ファジィニューラルネットワーク ,  物理 ,  トレーニング ,  実時間 ,  変調