文献

J-GLOBAL ID：201702220895356189   整理番号：17A0345448

ニューラルネットワークの引数入力パターンの見かけの電気抵抗率求解アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Solution algorithm of apparent resistivity based on independentvariable input mode of neural network

著者 (5件)： Cao Min (Yunnan Power Grid Electric Research Institute) ,  Qin Shanqiang (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology,Chongqing University) ,  Hu Xuquan (Chongqing Triloop Detection Technology Co. Ltd.) ,  Fu Zhihong (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology,Chongqing University) ,  Wang Haowen (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology,Chongqing University)
資料名： Chongqing Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Chongqing Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 39  号： 6  ページ： 27-33  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3125A  ISSN： 1000-582X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 過渡電磁場の理論式における応答と独立変数の間の関係に従って,非線形方程式に基づくBPニューラルネットワークを提案して,電気抵抗率を解決した。単輸入-単一出力ネットワーク構造を構築することによって,入力電流としての電流の正規化によって誘導された入力電圧値を,入力電流として使用することができ,そして,過渡電磁場の二次渦電流曲線を適合させるために,入力として見かけの電気抵抗率を用いた。数値的方法によって計算したデータを用いて,この訓練ネットワークの精度を検証し,訓練精度と収束速度に及ぼす種々のアルゴリズムの影響を比較した。この方法の有効性を重慶の大学におけるいくつかの防空洞検出実験によって証明し,このアルゴリズムは複雑な電磁場計算や数値逆問題計算を避けることができ,高速計算のための必要条件を高速化することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 逆問題 ,  電流 ,  電磁場 ,  *ネットワーク ,  高速計算 ,  ネットワーク構造 ,  *電気抵抗率 ,  *アルゴリズム ,  高速化 ,  渦電流 ,  非線形方程式 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 収束速度 ,  入力電流 ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： transient electromagnetic field ,  artificial neural networks ,  backpropagation ,  apparent resistivity ,  independent variable input

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  引数 ,  入力パターン ,  電気抵抗率 ,  求解 ,  アルゴリズム