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J-GLOBAL ID：201702253895155674   整理番号：17A0077618

電気化学ガスセンサマルチセンサデータ融合【JST・京大機械翻訳】

Electrochemical Gas Sensor Multi-sensor Data Fusion

著者 (6件)： Dai Qilin (Physics & Engineeringof Zhengzhou University) ,  Li Jiaying (Physics & Engineeringof Zhengzhou University) ,  Li Xiang (Physics & Engineeringof Zhengzhou University) ,  Tao Chao (Henan Relations Co. ,Ltd) ,  Wang Sanxia (Henan Relations Co. ,Ltd) ,  Wang Xianzhong (Physics & Engineeringof Zhengzhou University)
資料名： Yibiao Jishu yu Chuanganqi  (Yibiao Jishu yu Chuanganqi)
号： 5  ページ： 15-17,24  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2449A  ISSN： 1002-1841  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電気化学ガスセンサには温度ドリフトと交差感度の問題がある。SF_6ガス質量分析計に基づき,線形ニューラルネットワークを用いて,マルチセンサデータ融合アルゴリズムを設計した。COとH_2S二次元ガスセンサデータ融合アルゴリズムの設計と重み付き反復学習方法のステップを詳細に紹介した。実験結果は,SF_6ガス質量分析計がSF_6ガス分解生成物に対して良好な検出効果を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 質量分析計 ,  二次元 ,  *ガスセンサ ,  線形性 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  *電気化学 ,  分解物
準シソーラス用語： 反復学習 ,  アルゴリズム設計 ,  温度ドリフト ,  *マルチセンサデータ融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： electrochemical gas sensor ,  cross-sensitivety ,  linear artificial neural network ,  iterative learning

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電気化学 ,  ガスセンサ ,  マルチセンサデータ融合