「parameter learning」に関連した英語例文の一覧と使い方(4ページ目) - Weblio英語例文検索

In a user similar model learning device 50, attribute information is calculated from physical characteristic information on each pair of source users by using learning data 30, a characteristic vector is extracted from sensor data with a label to calculate similarity, and a parameter of a user similar model 32 for each type of action is learned so as to output the similarity in response to an input of the attribute information.例文帳に追加

ユーザ類似モデル学習装置５０において、学習データ３０を用いて、元ユーザのペア毎に各々の身体特徴情報から属性情報を計算し、ラベルありセンサデータから特徴ベクトルを抽出して類似度を計算し、属性情報の入力に対して類似度を出力するように、行動の種類毎にユーザ類似モデル３２のパラメータを学習する。 - 特許庁

When prescribed dead band width learning execution conditions are satisfied, an accumulated duty (integration value of difference between control duty and retention duty of VCT 18) is calculated as a parameter having correlation with dead band width in a period prescribed learning time elapses after forcedly changing target valve timing in a step shape, and the dead band is learned based on the accumulated duty.例文帳に追加

所定の不感帯幅学習実行条件が成立したときに、目標バルブタイミングを強制的にステップ状に変化させてから所定の学習時間が経過するまでの期間に、不感帯幅と相関関係のあるパラメータとして積算デューティ（ＶＣＴ１８の制御デューティと保持デューティとの差分の積算値）を算出して、その積算デューティに基づいて不感帯を学習する。 - 特許庁

The parameter string of a high-precision excitation source model of a vocoder type voice encoding system is modeled through the learning of the hidden Markov model, the high-precision excitation source parameter sequence is generated from the hidden Markov model according to the text to control the high-precision excitation source, and the excitation signal generated by the high-precision excitation source is applied to a synthesizing filter to generate a voice waveform.例文帳に追加

ボコーダ型の音声符号化方式における高精度励振源モデルのパラメータ列を隠れマルコフモデルの学習によりモデル化し、テキストに基づいてこの隠れマルコフモデルから高精度励振源パラメ一タ列を生成して高精度励振源を制御し、高精度励振源からつくられた励振信号を合成フィルタに加えることにより、音声波形を生成するようにした。 - 特許庁

Each electronic equipment such as a cellular phone terminal 1, a television receiver 2, an audio device 3, a video disk device 4, and a personal computer 5 is allowed to extract a learning parameter from information related to behavioral history when the user uses each equipment.例文帳に追加

携帯電話端末１，テレビジョン受像機２，オーディオ装置３，ビデオディスク装置４，パーソナルコンピュータ５等の各電子機器は、それぞれ自機を同一ユーザが使用等した時の行動履歴に関連する情報から学習パラメータを抽出可能となされている。 - 特許庁

To achieve stabilized recording parameter learning and evaluation of a recording quality even when it is difficult to evaluate the recording quality directly from a reproduced signal of recorded data because of restriction in signal transmission properties and high density in recorded information or the like in an optical disk.例文帳に追加

光ディスクにおいて信号伝送特性の制約、記録情報の高密度化などにより記録データの再生信号から直接記録品質評価を行うことが困難な場合においても、安定した記録パラメータ学習、および記録品質評価を可能にする。 - 特許庁

To shorten a time region where the air pressure drop caused by learning operation for obtaining a correction value of a parameter for detecting drop of tire air pressure cannot be detected and to learn high-accuracy correction value for detecting the tire air pressure drop.例文帳に追加

タイヤ空気圧の低下を検知するパラメータの補正値を求めるための学習動作に伴うタイヤ空気圧低下が検知できないの時間領域の短縮を図るとともに、タイヤ空気圧低下検知のための高精度の補正値を学習できるようにする。 - 特許庁

A diagnosis section 7 calculates the formation probability of the waveform pattern of the detected characteristics quantity, based on the parameters stored in the learning section 6, determines the parameter whose formation probability becomes maximum, decides the state of the winding section 2 and indicates the results on a display 8.例文帳に追加

診断部７は、検出された特徴量の波形パターンの生成確率を、学習部６に記憶したパラメータに基づき演算して、生成確率が最大となるパラメータを決定し、巻線部２の状態を判定し、結果を表示部８に表示する。 - 特許庁

The traffic information prediction system according to the present invention includes: a prediction system 11 for a division area, by which traffic information of a road link to be predicted included in a predetermined division area of a plurality of division areas is estimated using traffic information of other road link included in this division area; and a learning system 12 for learning a prediction parameter for prediction using the prediction system 11.例文帳に追加

本発明の交通情報予測システムは、複数ある分割領域の内の所定の分割領域に含まれる予測対象の道路リンクの交通情報を、当該分割領域に含まれる他の道路リンクの交通情報を用いて予測する分割領域用の予測システム１１と、予測システム１１による予測のための予測用パラメータを学習する学習システム１２とを備えている。 - 特許庁

A photographing parameter decision device 2 decides actual detection capability of the size of an object on the basis of the dictionary data obtained by the object learning device 1 through the measurement and decides panning/tilt/zoom parameters minimizing the number of photographing times on the basis of the result of measurement.例文帳に追加

撮影パラメータ決定装置２は、物体学習装置１により得られた辞書データにより、実際に入力画像中のどの程度の大きさの物体まで検出できるかを測定し、その結果をもとに撮影回数を最小にするパン・チルト・ズームパラメータを決定する。 - 特許庁

The parameter to designate the learning prediction function is read for the data excluding the fluctuating pattern, and the data are inputted to the prediction function designated thereby so that a prediction value can be calculated, and a prediction value added with the cyclic fluctuating pattern is outputted by a cyclic component adding device 18.例文帳に追加

この変動パターンを除いたデータに対して、学習予測関数を指定するパラメータを読込み、それにより指定される予測関数に該データを入力して予測値を求め、周期成分付加装置１８により周期的変動パターンを付加した予測値を出力する。 - 特許庁

A correspondence between risk of travel environment recognized in an environment risk recognition part 2 and a characteristic amount of driving operation data quantized by an operation characteristic amount discretization part 5 is learned in a model learning part 6 to obtain a model parameter according to the cycle set by a schedule control part 9.例文帳に追加

環境リスク認識部２で認識した走行環境のリスクと操作特徴量離散化部５で量子化した運転操作データの特徴量との対応関係を、スケジュール制御部９で設定した周期に従ってモデル学習部６で学習し、モデルパラメータを取得する。 - 特許庁

An image forming apparatus includes a neural network 302 which learns learning data, when a combination of color correction parameters is designated, with a color psychological parameter as input and the combination of color correction parameters as output, the color psychological parameters defining an impression of an output image in a plurality of perceptual languages together with weighting.例文帳に追加

複数の色補正パラメータの組合せを指定した際に、出力画像の印象を複数の感覚言語で重み付けとともに定義した色心理パラメータを入力、前記色補正パラメータの組合せを出力とする学習データによって学習するニューラルネットワーク３０２を有する。 - 特許庁

To provide a method and a device for speech analysis, which are not affected by the environment and mental state of a speaker by excluding a feature vector having a small variation quantity from standard pattern learning object data by using a time variation parameter of delta cepstrum.例文帳に追加

デルタケプストラム等の時間変動パラメータを用いて、変化量の少ない特徴ベクトルを標準パターン学習対象データから除外することにより、発声者の環境，心理状態により影響されることのない音声認識方法および装置を提供すること。 - 特許庁

To improve accuracy of learning of a model function by taking engine speed into consideration in a device controlling ignition timing so as not to cause knocking by using a model function, namely, a self-ignition prediction model, and predicting self-ignition of in-cylinder unburnt gas from a detection value and an estimated value of each parameter.例文帳に追加

モデル関数すなわち自着火予測モデルを利用して、各パラメータの検出値や推定値から筒内未燃ガスの自着火を予測し、ノッキングが生じないように点火時期を制御する装置において、エンジン回転数を考慮することによって、モデル関数の学習の精度を向上する。 - 特許庁

Moreover, for each character string in each linguistic level included in the input document, a descriptor which shows features of the character string is generated, and the first parameter in each of the linguistic level is clustered based on the descriptor corresponding to the linguistic level, and model learning is performed as pitch contour model for each linguistic level.例文帳に追加

また、前記入力文書に含まれた各言語レベルでの文字列毎に、当該文字列の特徴を表した記述子を生成し、前記各言語レベルでの第１パラメータを、当該言語レベルに対応する前記記述子に基づいてクラスタリングし、言語レベル毎のピッチ包絡モデルとして学習する。 - 特許庁

When prescribed dead band width learning execution conditions are satisfied, target valve timing is forcibly changed stepwise, accumulated duty (integrated value of difference between control duty and retention duty of the VCT 18) is calculated as a parameter having a correlation with the dead band width, and the dead band is learned based on the accumulated duty.例文帳に追加

所定の不感帯幅学習実行条件が成立したときに、目標バルブタイミングを強制的にステップ状に変化させて、不感帯幅と相関関係のあるパラメータとして積算デューティ（ＶＣＴ１８の制御デューティと保持デューティとの差分の積算値）を算出して、その積算デューティに基づいて不感帯を学習する。 - 特許庁

A diagnostic part 6 determines the state of the electric equipment 2 by deciding the parameter in which output probability becomes maximum upon calculating the output probability of patterns of the featured values detected by an operation state of the electric equipment 2 based on the parameters stored in the learning part 5 and displays the state on a display part 7.例文帳に追加

診断部６は電気設備２の運転状態で検出された特徴量のパターンの出力確率を、学習部５に記憶されているパラメータに基づいて演算したうえ、出力確率が最大となるパラメータを決定することにより、電気設備２の状態を判定し、その状態を表示部７に表示させる。 - 特許庁

A face model providing portion 6 provides an average face model S_A stored in an average face model storage portion 61 to an estimation portion 8 estimating an affine parameter A_t for obtaining a head pose via a face model switching portion 63 when an individual face model learning portion 62 starts in response to an initialization instruction.例文帳に追加

顔モデル供給部６は、初期化指令が入力され個人顔モデル学習部６２での処理が起動すると、平均顔モデル記憶部６１に記憶された平均顔モデルＳ_Aが顔モデル切替部６３を介して頭部姿勢を求めるためのアフィンパラメータＡ_tを推定する推定部８に供給する。 - 特許庁

A table close to a combination of the brightness of, the tint, the complicatedness of the design of the original image and the motion vector is selected from an occurrence information amount table group 10 representing a relationship between a preset encoding parameter with respect to various scenes and the amount of information that has occurred and the selected table is used as a learning result of a first step.例文帳に追加

予め設けられた、種々のシーンに対する符号化パラメータと発生情報量との関係を表す発生情報量テーブル群１０の中から、原画像の明るさ、色合い、絵柄の複雑さおよび動きベクトルの組み合わせに近いテーブルを選択し、第一段階の学習結果とする。 - 特許庁

By using a feature parameter from a first acoustic analysis section 102, the learning of an HMM acoustic model is performed according to a prescribed algorithm in a speaker HMM acoustic model creation section 114 for normalization and mapping is performed in a two-dimensional acoustic space by a two-dimensional space mapping section 115 and is zone-divided by a zone division section 116.例文帳に追加

第１の音響分析部１０２からの特徴パラメータを使用し、正規化用話者ＨＭＭ音響モデル作成部１１４において、所定のアルゴリズムに従って、ＨＭＭ音響モデルの学習が行われ、２次元空間写像部１１５により、２次元音響空間に写像され、ゾーン分割部１１６によりゾーン分割される。 - 特許庁

A feature vector of an object is extracted from digital image data where image data for learning are input (steps S101 and S102), a partial space of the object is calculated in a plurality of predetermined areas, a group of parameter estimation functions are created by support vector regression, and they are stored in a memory (steps S103 to 106).例文帳に追加

学習用の画像データを入力したデジタル画像データからオブジェクトの特徴ベクトルを抽出し（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）、予め決められた複数の領域においてオブジェクトの部分空間を算出し、各領域それぞれに、サポートベクトル回帰によりパラメータ推定関数群を作成し、それらをメモリに記憶する（ステップＳ１０３〜１０６）。 - 特許庁

This control device comprises a feed-forward controller 56 for calculating the ignition timing according to an ignition timing model, a feedback controller 58 for correcting the ignition timing to be near an MBT, and an ignition timing model learning means 62 which learns the ignition timing after the feedback correction and updates ignition timing model parameter vectors according to a calculation method in which the Kalman filter theory is used.例文帳に追加

点火時期モデルに従って点火時期を算出するフィードフォワード制御器５６と、点火時期がＭＢＴに近くなるように補正するフィードバック制御器５８と、フィードバック補正後の点火時期を学習して、カルマンフィルタ理論を応用した計算手法に基づいて点火時期モデルパラメータベクトルを更新する点火時期モデル学習手段６２とを備える。 - 特許庁

This optical information recording and reproducing device has a memory means for holding reproduced data obtained from recorded data to be recorded in a medium or from the medium, a memory monitoring means for monitoring data accumulation quantity or unoccupied capacity of the memory means, and a learning means for performing parameter adjustment about recording operation or reproducing operation for the medium.例文帳に追加

光学的情報記録再生装置は、媒体に記録する記録データまたは前記媒体から取得する再生データを保持するメモリ手段と、メモリ手段のデータ蓄積量または空き容量を監視するメモリ監視手段と、媒体への記録動作または再生動作に関わるパラメータ調整を実施する学習手段とを有する。 - 特許庁

A model learning server 300 receives observation data showing an observation value obtained from each sensor in the sensor network 100 from a database server 200, finds a master sensor group from the observation data, and also finds and transmits a statistic parameter of sensor observation value, based on a found dependency of a sensor with the master sensor group to a specific pattern detection server 400.例文帳に追加

モデル学習サーバ３００は、データベースサーバ２００から、センサネットワーク１００内の各センサから得た観測値を示す観測データを受信し、この観測データから親センサ群を求めるとともに、求められたセンサと親センサ群との依存関係を元に、センサ観測値の統計的なパラメータを求めて、特異パターン検出サーバ４００に送信する。 - 特許庁