「"neural network model"」に関連した英語例文の一覧と使い方 - Weblio英語例文検索

By applying the SN ratio to a plurality of reference workpieces, a neural network model is constructed (S16).例文帳に追加

そして、かかるＳＮ比の適用を複数の基準用被加工物に対して実施することで、ニューラルネットワークモデルを構築する（Ｓ１６）。 - 特許庁

The fundamental physical properties of the powder are input to the neural network model constructed, whereby the parameter of the Warren spring type is estimated.例文帳に追加

構築されたニューラルネットワークモデルに粉体の基礎的物性を入力することにより、ワーレン・スプリング式のパラメータが推算される。 - 特許庁

By inputting the fundamental physical properties of the powder to the constructed neural network model, the fluidity index of the powder is estimated.例文帳に追加

構築されたニューラルネットワークモデルに粉体の基礎的物性を入力することにより、粉体の流動性指数が推算される。 - 特許庁

The application of such an SN ratio is repeated to construct a neural network model (S15).例文帳に追加

そして、かかるＳＮ比の適用を繰り返し実施することで、ニューラルネットワークモデルを構築する（Ｓ１５）。 - 特許庁

To provide a method of forming an artificial neural network structure capable of realizing the states of 'intuition' and 'consciousness', which are the mental functions of a brain, by using a rather simple artificial neural network model.例文帳に追加

脳の精神的な機能である「直感」および「意識」状態を比較的簡単な人工ニューラルネットワークモデルを用いて具現化することができる、人工ニューラルネットワーク構造の形成方法を提供する。 - 特許庁

To provide a configuration method for a neural network model which can compensate for the fall of analysis precision even when there is an unknown factor other than a selected factor.例文帳に追加

選択された要因以外に未知の要因がある場合にも、解析精度の低下を補うことができるニューラルネットワークのモデルの構成方法を提供する。 - 特許庁

A learning unit 110 adjusts the weighting and the threshold of the neural network model data by the data on the learning contact force and the data on the learning distortion.例文帳に追加

学習処理部１１０は、学習用の接触力に関するデータおよび学習用の歪に関するデータにより、ニューラルネットワークモデルデータの重みや閾値を調整する。 - 特許庁

A neural network model for prescribing the causal sequence between the fundamental physical properties and fluidy index of the powder is constructed on the basis of the actually measured data of the fundamental physical properties and fluidy index of the powder.例文帳に追加

粉体の基礎的物性および流動性指数との実測データに基づいて、粉体の基礎的物性および流動性指数の間の因果関係を規定するニューラルネットワークモデルを構築する。 - 特許庁

The portable terminal 10 generates SOM from the feature parameters e_all and C_all, so as to learn correspondence relation between sensor information feature data mα being the output of the SOM and behavior data, based on a neural network model.例文帳に追加

携帯端末１０は特徴パラメータｅ_all、Ｃ_allからＳＯＭを生成し、ＳＯＭの出力であるセンサ情報特徴データｍαと行動データとの対応関係をニューラルネットワークモデルにより学習する。 - 特許庁

An air temperature estimating means of a controller 6 estimates the air temperature, in the residential zone by using a neural network model from the supply air temperature, the surface temperature of the matter in the residential zone, the supply air volume and the outdoor air temperature measured by the sensors 2-5.例文帳に追加

コントローラ６の空気温度推測手段は、センサ２〜５によって測定された給気温度、居住域の物体表面温度、吹出風量、外気温度から、ニューラルネットワークモデルにより居住域空気温度を推測する。 - 特許庁

The SN ratio of the MT system is calculated on the basis of the obtained normalized data for detection, and an abnormal component is detected on the basis of the SN ratio and the constructed neural network model.例文帳に追加

求めた検出用正規化データに基づいてＭＴシステムのＳＮ比を算出し、このＳＮ比及び構築したニューラルネットワークモデルに基づいて異常要素を検出する。 - 特許庁

To provide a generating method for neural network model, with which high simulation accuracy can be provided by defining only the setting value of a device as an input side neuro.例文帳に追加

装置の設定値のみを入力側のニューロとし、高いシミュレーション精度が得られるニューラル・ネットワーク・モデルの作成方法を提供する。 - 特許庁

An NN (neural network model) model construction device 12 constructs an NN model based on the input variable supplied from the input variable accepting device 10 and the output variable supplied from the measured data accepting device 11.例文帳に追加

ＮＮモデル構築装置１２は、入力変数取得装置１０から供給された入力変数と、実測データ取得装置１１から供給された出力変数とに基づいてＮＮモデルを構築する。 - 特許庁

The method for control the turbine clearance includes a step 704 of applying at least one operation parameter as an input to at least one neural network model; a step 706 of modeling the thermal expansion of at least one turbine component through the neural network model; and a step 708 of performing a control task based on at least part of the modeled thermal expansion of one or more turbine components.例文帳に追加

タービンの間隙を制御するための方法は、少なくとも１つの運転パラメータを入力として少なくとも１つのニューラルネットワークモデルに適用する段階７０４と、ニューラルネットワークモデルを介して少なくとも１つのタービン構成要素の熱膨張をモデル化する段階７０６と、１つ又はそれ以上のタービン構成要素のモデル化熱膨張に少なくとも部分的に基づき制御動作を行う段階７０８とを含むことができる。 - 特許庁

This neural network model is used to calculate the degree of influence of each input parameter upon each output parameter, and input parameters of which the degree of influence upon any output parameter is low and output parameters upon which the degree of influence of any input parameter is low are picked up.例文帳に追加

このニューラルネットワークモデルを用いて、各出力パラメータに対する各入力パラメータの影響度を算出し、いずれの出力パラメータに対しても影響度が小さい入力パラメータ、及びいずれの入力パラメータからも影響度が小さい出力パラメータを摘出する。 - 特許庁

A cluster including the vertical/horizontal processor, a correction virtual source neural network model including the vertical/horizontal processor, and a processor learning method for making the vertical/horizontal processor learn are also provided.例文帳に追加

本発明はまた、上記の垂直水平プロセッサを含むクラスタ、上記の垂直水平プロセッサを含む修正仮想ソース・ニューラル・ネットワーク・モデル、および、上記垂直水平プロセッサを学習させるプロセッサ学習法も提供する。 - 特許庁

The product of partial specific resistance and grain density in the case is estimated from the grain size distribution of the solid particle, the bottom compression pressure and average porosity of the sedimentation deposit layer, and the partial porosity in the case by use of the constructed neural network model.例文帳に追加

構築したニューラルネットワークモデルを用いて、固体粒子の粒度分布と、沈降堆積層の底部圧縮圧力および平均空隙率と、ケーク内の部分空隙率とから、ケーク内の部分比抵抗および粒子密度の積を推定する。 - 特許庁

Based on data on the measurements of a powder's fundamental physical properties and a parameter of the Warren spring type characterizing the breakdown characteristic of the static powder layer, a neural network model specifying the causal relationship between the fundamental physical properties of the powder and the parameter of the Warren spring type is constructed.例文帳に追加

粉体の基礎的物性と、静止粉体層の破壊特性を特徴付けるワーレン・スプリング式のパラメータとの実測データに基づいて、粉体の基礎的物性とワーレン・スプリング式のパラメータとの間の因果関係を規定するニューラルネットワークモデルを構築する。 - 特許庁

Successively, a weld part is formed on a welding workpiece, the welding state data on the welding condition is acquired, the welding state data is normalized to obtain the welding normalized data, the SN ratio of the MT system is calculated based on the welding normalized data, and any abnormality element is sensed based on the SN ratio and the constructed neural network model.例文帳に追加

続いて、加工用ワークに溶接部を形成すると共に、その際の溶接状態に関する加工用状態データを取得し、加工用状態データを正規化することで加工用正規化データを求め、加工用正規化データに基づいてＭＴシステムのＳＮ比を算出し、このＳＮ比及び構築したニューラルネットワークモデルに基づいて異常要素を検出する。 - 特許庁