ニューラルネットワークの入力要素に回帰係数を用いたガス種判別方法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-156

グループ名: 【全国大会】平成16年電気学会全国大会論文集

発行日: 2004/03/17

タイトル(英語): Gas Kinds Distinction Method for using Regression Coefficient for Input Element of Neural Network.

著者名: 中島 隆(日本大学)

著者名(英語): Takashi Nakajima(Nihon University)

キーワード: ニューラルネットワーク|半導体ガスセンサ|判別|回帰係数

要約(日本語): 本研究では,エタノール,プロパン,メタンの各単一ガスとエタノールとメタン,エタノールとプロパンの各混合ガスについて半導体ガスセンサの動作温度をのこぎり波状に変化させ,ガス種判別を行うことを検討している。今回は,出力応答パターンについて回帰係数を求め,さらに回帰係数と出力応答パターンの特徴箇所の符号化を行った。これらを入力要素とした階層型ニューラルネットワークによる判別処理を行ったので報告する。

原稿種別: 日本語

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