{"product_id":"ieej-zt011298","title":"自己組織化NNによる故障診断","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e1-298\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2001\/03\/21\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003ea study of failuar diagnosys by self-organizing neural-network \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e荒實 (工学院大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eAra\/Minoru (kougakuin University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e自己組織化特徴マップ|音響信号|加速度信号|診断\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e連続運転環境下における複数信号を観測し、運転中における信号からシステムの状態を推定し、運転状況を判断しようとするものである。実験では5種類の信号を同時測定し、Kohonenの提案する自己組織化ネットワークに対して学習を行い、状態推定のための特徴マップを取得する。また、信号推定には一次元をも利用できるようにした。これにより各種センサーからの信号を識別し、システムの現在の状態を知り異常か正常かの判別に利用可能であることを示す。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e378 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46395696611567,"sku":"IEEJ-ZT011298-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_3ab7405b-1c2d-41b0-b2d4-c53046a778ca.png?v=1744785952","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt011298","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}