{"product_id":"ieej-zt063036","title":"Neural Networkによる風化度の評価と岩種の判別","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\u003e3-036\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成18年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2006\/03\/15\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eEvaluation of Weathering and Identification of Rock by using Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e門馬英一郎 (日本大学),小野 隆(日本大学),石井 弘允(日本大学),棚瀬 大爾(電源開発)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eEiichiro Momma(Nihon University),Takashi Ono(Nihon University),Hiromitsu Ishii(Nihon University),Daiji Tanase(Electric Power Development Co.,Ltd)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e地盤調査|画像処理|Neural Network|風化度|岩種\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e大規模な岩盤構造物の建築には詳細な地盤調査が必要となる。この地盤調査により得られる地質情報は岩種や岩盤分類など多岐に渡る。しかし、これらの評価は地質技術者の目視により評価されているのが現状で，時間と労力が費やされている。本研究は地盤調査を定量的かつ自動的に行うことを目的として，岩盤の色情報と地質情報の関係について検討してきた。今回はボーリングコアの画像より得られる色情報を，Neural Networkの入力要素として風化度の評価と岩種の判別を試みた結果，同一岩種や類似した岩種の風化度の評価が行え，岩種が未知のものにも適用可能となる見通しを得た。\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\u003e826 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 \/ 1","offer_id":46397089054959,"sku":"IEEJ-ZT063036-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_cb5cdc56-698d-493b-879a-46e26bb72f11.png?v=1744831257","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt063036","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}