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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-10-17 12:00 リザーバーコンピューティングを用いた火炎面挙動の予測 ○山本泰右・難波江佑介・後藤田 浩（東京理科大）  CAS2024-34 NLP2024-64 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は，Hele-Shawcell内を伝播する予混合火炎を対象に，recurrent neural networks (RNN)の一種であるreservoir computing (RC) を用いた火炎面挙動の予測可能性を明らかにしたものである．予測精度の定量化には，記号力学に基づくsymboricrecurrence plots (SRPs) のリカレンス率と決定度を用いる．RCは火炎面挙動の低次元カオスの予測に有効である． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 予混合火炎 / 決定論的カオス / 時系列予測 / 機械学習 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 208, NLP2024-64, pp. 39-41, 2024年10月. | |
| 資料番号 | NLP2024-64 | |
| 発行日 | 2024-10-10 (CAS, NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2024-34 NLP2024-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CAS |
| 開催期間 | 2024-10-17 - 2024-10-18 |
| 開催地（和） | 鳥取大学広報センター |
| 開催地（英） | Information Center, Tottori University |
| テーマ（和） | NLP，CAS，一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, Circuits and Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2024-10-NLP-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | リザーバーコンピューティングを用いた火炎面挙動の予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Forecasting of flame front motion using reservoir computing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 予混合火炎 / |
| キーワード(2)（和/英） | 決定論的カオス / |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列予測 / |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 泰右 / Taisuke Yamamoto / ヤマモト タイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 難波江 佑介 / Yusuke Nabae / ナバエ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 後藤田 浩 / Hiroshi Gotoda / ゴトウダ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-10-17 12:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2024-34, NLP2024-64 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.207(CAS), no.208(NLP) |
| ページ範囲 | pp.39-41 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2024-10-10 (CAS, NLP) |
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