{"product_id":"ieej-zt033120","title":"階層型ニューラルネットワークを用いたガス種判別方法の検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-120\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成15年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2003\/03\/17\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eExamination of a Gas Kinds Distinction Method by the Hierarchy Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e中島 隆(日本大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakashi Nakajima(Nihon University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e半導体ガスセンサ|ニューラルネットワーク|判別\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e半導体ガスセンサの問題点として，ガス選択性が余り良くないことや経年変化により出力レベルが低下することなどがある。本研究では半導体ガスセンサのヒータ電圧を変化させ，その時のセンサ出力応答パターンを回帰分析法により解析し，回帰係数を用いてガス種判別することを検討してきたが，閾値を設定した判別方法では，ガスセンサの経年変化により出力応答パターンに差異が生じた場合，誤った判別をする可能性がある。これを改善するため，パターン認識を得意とする階層型ニューラルネットワークを用いたガス種判別の方法について検討したので報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,786 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":46396365373679,"sku":"IEEJ-ZT033120-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_64552418-542f-4dbd-89ca-f27e9b0c862c.png?v=1744806575","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt033120","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}