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J-GLOBAL ID：201702275835541372   整理番号：17A0056587

プラズマ有機高分子膜被覆石英結晶共振器を用いた質量感知化学センサを用いた神経回路網に基づく茶の芳香認識についての注意【Powered by NICT】

Remarks on neural network-based tea aroma recognition with a mass-sensitive chemical sensor using plasma-organic-polymer-film-coated quartz crystal resonators

著者 (3件)： Takahashi Kazuhiko (Faculty of Science and Engineering, Doshisha University, Kyoto, Japan) ,  Mune Madoka (Faculty of Science and Engineering, Doshisha University, Kyoto, Japan) ,  Sugimoto Iwao (School of Computer Science, Tokyo University of Technology, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICFSP  ページ： 38-42  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： 本研究では,多層ニューラルネットワークを用いた茶芳香の認識のための方法を検討した。プラズマ有機高分子膜で被覆した水晶共振器のアレイを利用したガス検知システムを設計した。三茶,ウーロン茶,ジャスミンとpuerh,試料ガスの源として使用した。ウェーブレット変換周波数解析は,ガス検知システムからの信号に適用し,センサ応答の特徴を抽出した。これらの特徴は,ニューラルネットワークへの入力ベクトルとして用いられる。ニューラルネットワークは三茶試料に対して96.7%の平均認識率を達成した。著者らの実験結果は,この応用におけるガス検出システムとニューラルネットワークの有効性を示した。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： 周波数解析 ,  *高分子膜 ,  ウーロン茶 ,  *共振器 ,  ニューラルネットワーク ,  *被覆 ,  *化学センサ ,  ベクトル ,  水晶発振器 ,  *石英 ,  ウェーブレット変換 ,  *神経回路網 ,  *プラズマ
準シソーラス用語： 認識率 ,  ガス検知 , 【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 (12件)： プラズマ ,  高分子膜 ,  石英 ,  結晶 ,  共振器 ,  質量 ,  感知 ,  化学センサ ,  神経回路網 ,  茶 ,  芳香 ,  注意