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首页> 外文期刊>日本マリンエンジニアリング学会誌 >プラントモニタリング処理に船舶機関士の学習モデルを付加した機関管理支援に関する研究
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プラントモニタリング処理に船舶機関士の学習モデルを付加した機関管理支援に関する研究

机译：发动机管理支持的研究为船舶工程师添加了用于工厂监控处理的学习模型

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本研究ではこれら潜在する情報を活用し，船舶機関管理支援の為の人工知能システムとし，『Virtual Ship Engineer』(V.S．E．）の開発を目指している．提案するシステムは，実際の船舶機関士が知識を蓄積して熟達する過程のモデル化により，システム自身が機関士の熟達と同様のプロセスで，知識を蓄積可能な自律学習機能を搭載している．更に，機関士との相互学習機能を搭載することにより，人間ーシステム間の知識共有も図る．なお，人工知能システムの実用化においては，精度水準の向上に加えて，演算結果の収束速度向上，並びに演算処理機器への処理負荷軽減が不可欠な要素となる．そこで本稿では，上述の要素を念頭に置いた上で，ファジィ推論による処理表現や最急降下法によるファジィ推論ルールの自動チューニング手法を基に，V.S．E．が自律学習により経験的知識を蓄積する過程の学習モデルについて提案する．
机译：在这项研究中，我们旨在通过利用这些潜在信息，将“虚拟船舶工程师”（V.S.E.）开发为用于船舶发动机管理支持的人工智能系统。拟议的系统配备了自主学习功能，该功能允许系统本身通过对实际船舶工程师积累知识并进行掌握的过程进行建模，从而在与工程师掌握过程相同的过程中积累知识。 ..此外，通过与工程师安装相互学习功能，可以在人与系统之间共享知识。除了提高精度水平外，提高计算结果的收敛速度和减少算术处理设备上的处理负荷也是人工智能系统实际应用中不可或缺的要素。因此，在本文中，考虑到上述因素，V.S。 E．我们提出了一种用于通过自主学习积累经验知识的过程的学习模型。

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