LVQを用いた薄い匂い識別の高精度化に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-1

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): High Level Classification of Thin Smell Gas Using LVQ

著者名: 畑 了太(大阪工業大学),大松 繁(大阪工業大学),矢野 満明(大阪工業大学)

著者名(英語): Ryota Hata|Sigeru Omatu|Mitsuaki Yano

キーワード: 匂い識別|ニューラルネットワーク|ニューラルネットの重み|学習ベクトル量子化|odor classification|neural network|weight of neural network|learning vector quantization

要約(日本語): それぞれの濃度ごとに分かれた3種類の薄い濃度の匂いのデータに対してLVQによる識別を行う。とくに種類ごとや濃度ごとのデータから入力の数、出力の数を変え、識別するために重みも少しづつ変化させながら識別のシミュレーションを行う。

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