ニューラルネットワークによる匂い識別

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-086

グループ名: 【全国大会】平成18年電気学会全国大会論文集

発行日: 2006/03/15

タイトル(英語): Smell Classification by Neural Networks

著者名: 大松 繁(大阪府立大学),藤中 透(大阪府立大学),松山 健吾(大阪府立大学),吉岡 理文(大阪府立大学),角谷 透(船井電機)

著者名(英語): Sigeru Omatu(Osaka Prfecture University),Toru Fujinaka(Osaka Prfecture University),Kengo Matsuyama(Osaka Prfecture University),Michifumi Yoshioka(Osaka Prfecture University),Toru Sumiya(sumiya.t@funai-atri.co.jp)

キーワード: 匂い識別|ニューラルネットワーク|学習ベクトル量子化|半導体ガスセンサ

要約(日本語): 最近、視聴覚情報処理に加えて、嗅覚、触覚、味覚を対象とした5感情報処理が注目されている。本研究は嗅覚情報処理法として、半導体匂いサンサからの匂いデータをニューラルネットワークを用いて精度良く識別する電子鼻の設計とその評価を行ったものである。使用するニューラルネットワークは学習ベクトル量子化法によるものであり、匂い計測データを正規化した後ニューラルネットワークへ入力し、学習する。未学習の匂いデータを学習済みのニューラルネットワークに入力し、識別精度の検証を行う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,153 Kバイト