マススペクトルデータと機械学習を用いた匂い印象予測モデルの性能向上

カテゴリ: 部門大会

論文No: 10P3-SSP-37

グループ名: 【E】第38回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2021/11/02

著者名: 長谷部 大祐（東京工業大学）, 中本 高道（東京工業大学）

キーワード: 深層学習|オートエンコーダ|マススペクトル|匂い|予測モデル

要約(日本語): 本研究では、マススペクトルデータの大規模化に加え、匂い印象データも大規模化することにより、マススペクトルを用いた匂い印象予測モデルの精度向上を図った。その結果、モデルの予測精度はR=0.92に改善された。

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