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J-GLOBAL ID：201702253845199542   整理番号：17A0488908

改良ABCアルゴリズムに基づくSVMエンジンの故障診断を最適化した。【JST・京大機械翻訳】

Improved artificial bee colony optimization based on support vector machine for car-engine fault diagnosis

著者 (2件)： Li Qiuling (太原理工大学信息工程学院) ,  Jia Minzhi (太原理工大学信息工程学院)
資料名： Zhizaoye Zidonghua  (Zhizaoye Zidonghua)
巻： 36  号： 3A  ページ： 57-60  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2179A  ISSN： 1009-0134  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： 自動車エンジンシステムの運転メカニズムは複雑で,エンジン故障の原因と故障現象はしばしば不確かな対応関係を示す。そのため、排気ガス成分分析に基づくサポートベクトルマシンの自動車エンジン故障診断方法を提案した。まず第一に,典型的状態における特徴ガス含有量を抽出して,訓練サンプルとして正規を使用して,次に,改良した人工ハチコロニーアルゴリズム(ABC)を用いてSVMパラメータを最適化して,SVMエンジン故障分類装置を構築して,エンジン故障の正確な診断を実現した。シミュレーション結果は,この方法がエンジン故障を迅速に同定することができ,故障診断精度が高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  サポートベクトルマシン ,  *アルゴリズム ,  *故障 ,  *故障診断 ,  排ガス ,  分類装置 ,  *最適化
準シソーラス用語： 人工ハチコロニーアルゴリズム ,  成分分析 ,  自動車エンジン , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： ABC ,  アルゴリズム ,  SVM ,  故障診断 ,  最適化