{"product_id":"ieej-zt193208","title":"機械学習による匂い印象予測に向けた匂い記述子グループの作成","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\u003e3-208\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2019\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eGrouping of odor descriptors for predicting odor impression by machine learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e木下 湧気(東京工業大学),中本 高道(東京工業大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYuki Kinoshita(Tokyo Institute of Technology),Takamichi Nakamoto(Tokyo Institute of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e匂いに関する記述子は多数存在しており、機械学習や主成分分析を行う際に目標となる記述子の数が多いことはより良い学習をすることや精度を上げることを妨げる。そこで、DravniecksとSigma-Aldrichの官能検査に使われた173の記述子に対して、グルーピングするために自然言語処理システムWord2vecを用いてウォード法による階層的クラスタリングを行った。匂い記述子のグループを15に設定した時のクラスタリングの結果を載せている。また今後、この結果を用いてマススペクトルデータを入力とした深層学習により匂い印象グループの予測を行う。\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\u003e202 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":46401742242031,"sku":"IEEJ-ZT193208-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_66293d10-fc8f-483d-a011-d0a77332e850.png?v=1744953649","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt193208","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}