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J-GLOBAL ID：202302254488664104   整理番号：23A1045664

教師なし学習を用いた電気トリーイング画像の分類

Classification of electrical treeing images using unsupervised learning

著者 (3件)： 汐崎悠大 (愛媛大) ,  JEON Hyeon-Gu (愛媛大) ,  井堀春生 (愛媛大)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2023  ページ： ROMBUNNO.2-008  発行年： 2023年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・種々の条件下で得られたトリーイング画像を機械学習により,分類・判断させることによってトリーの進展予測に繋げたい計画。
・今回は,クラスタリングによってトリー画像の分類を行って,有意性のある結果が得られたのでこれを報告。
・トリーが進展している画像に分類し,進展形態の違いを機械学習によって判断することができたので,今後,本分類法とトリーの進展速度との相関を検討する予定。

シソーラス用語： *教師なし学習 ,  *トリーイング ,  *画像 ,  *分類 ,  機械学習 ,  クラスタ化 ,  発展 ,  相関 ,  改変
準シソーラス用語： クラスタリング ,  進展

分類 (2件)： 絶縁材料  (NA04030W) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 教師なし学習 ,  トリーイング ,  分類