半教師あり学習データにより構築した深層生成モデルと畳み込みニューラルネットワークを活用したIPMSMの回転子設計システムの基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 3-76

グループ名: 【D】2021年電気学会産業応用部門大会講演論文集

発行日: 2021/08/18

タイトル(英語): Basic Study of Rotor Design System for IPMSM with Deep Generative Model and Convolutional Neural Network Constructed by Semi-supervised Learning Data

著者名: 清水 悠生（大阪府立大学）,森本 茂雄（大阪府立大学）,真田 雅之（大阪府立大学）,井上 征則（大阪府立大学）

著者名(英語): Yuki Shimizu (Osaka Prefecture University),Shigeo Morimoto (Osaka Prefecture University),Masayuki Sanada (Osaka Prefecture University),Yukinori Inoue (Osaka Prefecture University)

キーワード: 埋込磁石同期モータ|半教師あり学習|敵対的生成ネットワーク|畳み込みニューラルネットワーク|IPMSM|semi-supervised learning|GAN|CNN

PDFファイルサイズ: 1,204 Kバイト