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J-GLOBAL ID：201702271516410825   整理番号：17A0276544

機械きゅう覚に基づくマルチモーダルガス認識アルゴリズムの研究【Powered by NICT】

The study of multimodal gas recognition algorithm based on machine olfaction

著者 (8件)： Zhu Chuchu (School of Information and Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Sun Yunlong (School of Information and Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Luo Dehan (School of Information and Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Bai Ge (School of Information and Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Zhou Jialuan (School of Information and Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Li Hui (School of Information and Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Yin Yao (School of Information and Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Hosseini Hamid Gholam (Department of Electrical and Electronic Engineering, Auckland University of Technology, Auckland, New Zealand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCE-China  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ガス認識,匂い同定と音源定位は,今日の産業における複雑な問題の一つである。本研究では,電子鼻(Enose)を用い,四種類のCO2,NH3,CH4,揮発性有機化合物(VOC)を含む工業用ガスの検出と分類のための局所線形埋め込み(LLE)アルゴリズムを適用した。AIRSENSE PEN3Enoseはガス検出と臭気データ収集のために使用した。定量分析とデータ処理と同様にガス特性を抽出する主成分分析(PCA)と線形判別分析(LDA)と提案LLEアルゴリズムの性能を比較した。結果は,LLEアルゴリズムは,マルチモーダルガス認識における他の選択されたアルゴリズムより優れていることを検証した。,LLEアルゴリズムは,機械嗅覚と臭気同定の分野で重要な役割を果たすことができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 二酸化炭素 ,  データ収集 ,  揮発性有機化合物 ,  定量分析 ,  音像定位 ,  線形性 ,  データ処理 ,  *アルゴリズム ,  *嗅覚 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 線形判別分析 ,  電子鼻 ,  *認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： きゅう覚 ,  認識アルゴリズム ,  研究