ステップ応答法による金属判別のための機械学習結果の評価

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門

発行日: 2021/04/01

タイトル(英語): Evaluation of Machine Learning Result for Metal Identification

著者名: 大川　慎之介（信州大学工学部），田代　晋久（信州大学工学部），脇若　弘之（信州大学工学部），中村　善宏（富士電機（株）），町田　和俊（富士電機（株））

著者名(英語): Shinnosuke Okawa (School of Engeneering, Shinshu University), Kunihisa Tashiro (School of Engeneering, Shinshu University), Hiroyuki Wakiwaka (School of Engeneering, Shinshu University), Yoshihiro Nakamura (Fuji Electric Co., Ltd.), Kazutoshi Machida (Fuj

キーワード: 金属判別，機械学習，ステップ応答，リフトオフ　　metal identification，machine learning，step response，lift-off

要約(英語): The purpose of this study is improvement of metal identification performance with step response. Feature values are maximum derivative current and its reaching time, these values depend on lift-off in the range of 0.5-1.5 mm. As a result of metal identifications, decision tree is the fastest and highest accuracy in 4 machine learning models. When increasing training samples, calculation time of all models are increasing, and accuracies are saturated 100 samples. When comparing between data whose lift-off is from 0.5 to 1.5 mm and data that fixed lift-off, classification accuracy in data fixed lift-off is improve than one in data not fixed lift-off.

本誌: 電気学会論文誌A（基礎・材料・共通部門誌） Vol.141 No.4 （2021） 特集：2020年基礎・材料・共通部門大会

本誌掲載ページ: 233-238 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejfms/141/4/141_233/_article/-char/ja/