ニューラルネットワークによる匂い識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-3

グループ名: 【C】平成24年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2012/09/05

タイトル(英語): Odor Classification by Neural Network

著者名: 林 大悟(大阪工業大学),大松 繁(大阪工業大学),荒木 英夫(大阪工業大学)

著者名(英語): Daigo Hayasi(Osaka Institute of Technology),Sigeru Omatu(Osaka Institute of Technology),Hideo Araki(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 金属酸化物半導体ガスセンサ|水晶振動子質量センサ|ニューラルネットワーク|匂い識別|Metal Oxide Semiconductor Gas Sensor|Quartz Crystal Microbalance Sensor|Neural Network|Odor Classification

要約(日本語): 本論文では、匂いセンサを用いた電子鼻の実現のために匂い識別能力の検討を行う。匂いの識別は通常、人間による官能検査で行われているが、この方法では多くの匂いを短時間で識別することが困難である。そこで本論文では、数種類の匂いを金属酸化物半導体センサ・水晶振動質量センサの2種類のセンサを用いて測定し、ニューラルネットワークによる匂い識別を行う。半導体センサは、匂い成分による酸化還元反応から生じる抵抗の変化を用いるセンサである。また、質量センサは、感応膜に匂い成分が付着することで生じる周波数の変化を読み取り数値化する。なお、匂いの測定はフロー方式を使用している。測定されたデータの中から、1つの匂いにつき数個のデータを教師データとして使用し、ニューラルネットワークに十分学習させた後、別の測定データを用いて匂いの識別を行う。

PDFファイルサイズ: 3,052 Kバイト