{"product_id":"ieej-ct14os11003","title":"ニューラルネットワークを用いた混合臭の識別","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eOS11-3\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2014\/09\/03\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eClassification of Mixed Odor Using the Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e大西建嘉 (大阪工業大学),大松 繁(大阪工業大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTatsuyoshi Onishi(Osaka Institute of Technology),Sigeru Omatu(Osaka Institute of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク|識別|混合臭混合臭|neural network|classification|mixed odor\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e近年、様々なセンサを使用した匂いの研究が活発に行われている。私たちが生活する環境下には多様な匂いが入り混じっている。そのため、特定の匂い成分を識別するために混合臭の分類を行う必要がある。今回はFISのガスセンサを用いて匂いの測定データを得る。単一臭と混合臭のそれぞれについて測定する。単一臭データには匂いごとの測定データを使用する。混合臭データには、二種類の匂いを混ぜたデータを使用する。混合臭データは、混合比を変えた測定データを数パターン用意する。その後、ニューラルネットワークで識別を行う。まず始めに単一臭を学習させる。その後、混合比が違うデータを入力した時の出力を見ることで識別を行う。今回は、数種類あるニューラルネットワークの内、階層型ニューラルネットワークと学習ベクトル量子化法を用いて混合臭の識別を行う。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e378 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46406542459119,"sku":"IEEJ-CT14OS11003-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_e84716d7-8f52-4304-ad87-66a8d315afe6.png?v=1745142219","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-ct14os11003","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}