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論文

AMR-Net: Convolutional neural networks for multi-resolution steady flow prediction

朝比 祐一; 畑山 そら*; 下川辺 隆史*; 小野寺 直幸; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏

Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Cluster Computing (IEEE Cluster 2021) (Internet), p.686 - 691, 2021/10

 被引用回数:2 パーセンタイル:70.83(Computer Science, Hardware & Architecture)

多重解像度の定常流を予測する畳み込みニューラルネットワークを開発した。本モデルは、最先端の画像変換モデルpix2pixHDに基づき、パッチ化された符合付き距離関数から高解像度の流れ場の予測が可能である。高解像度データをパッチ化することにより、pix2pixHDと比べてメモリ使用量を削減した。

論文

Real-time nuclear power plant monitoring with neural network

鍋島 邦彦; 鈴土 知明; 鈴木 勝男; Tuerkcan, E.*

Journal of Nuclear Science and Technology, 35(2), p.93 - 100, 1998/02

 被引用回数:36 パーセンタイル:91.61(Nuclear Science & Technology)

本論文では、ニューラルネットワークを利用した原子炉運転中の異常検知について述べる。この手法の基本原理は、実際のブラントから測定されたプロセス信号とプラントモデルから得られる出力信号の誤差が大きくなる場合に異常を検知するものであり、プラントは3層のオートアソシアティブ型ニューラルネットワークでモデル化されている。オートアソシアティブ型ネットワークを用いると、未知のプラント状態を検知できるという利点がある。ここで用いる新しい学習方法は、一般的な誤差逆伝播アルゴリズムを改良したもので、ニューラルネットワークによるプラントの動的モデルが得られる。実炉による試験の結果、このプラント監視システムが、原子炉の起動、停止、定常運転を含めた広い出力範囲にわたって、実時間で微小な異常兆候を的確に検知できることが明らかになった。

報告書

適応ファジィ制御の移動ロボットへの応用

塚田 亮; 鈴木 勝男; 藤井 義雄; 篠原 慶邦

JAERI-M 89-191, 25 Pages, 1989/11

JAERI-M-89-191.pdf:0.61MB

本研究では、制御目標として指定した走行曲線に沿って自律的に移動ロボットを走行させる制御問題を設定し、その制御に必要なファジィ制御則を適応学習機能により自動的に学習生成する制御器を設計した。さらに、この適応学習ファジィ制御器の制御特性を移動ロボットを用いた走行実験により明らかにし、良好な制御結果をえることができた。

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