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J-GLOBAL ID：200902257656219745   整理番号：08A0865127

湿度や温度の変化に関係なくその動的濃度が変化する匂いの分類に関する研究

Study on the odor classification in dynamical concentration robust against humidity and temperature changes

著者 (2件)： NIMSUK N. (Graduate School of Sci. and Engineering, Tokyo Inst. of Technol., 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, JPN) ,  NAKAMOTO T. (Graduate School of Sci. and Engineering, Tokyo Inst. of Technol., 2-12-1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8552, JPN)
資料名： Sensors and Actuators. B. Chemical  (Sensors and Actuators. B. Chemical)
巻： 134  号： 1  ページ： 252-257  発行年： 2008年08月28日 
JST資料番号： T0967A  ISSN： 0925-4005  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 匂いの濃度が動的に変化する場合,湿度や温度の変化に関係なく匂いを分類できるような強化方法を研究した。応答量の代わりに特別な周波数におけるセンサー応答の振動成分の振幅を用いて,匂いを分類するためのパターン原型ベクトルを作成した。この周波数解析は短期間のFourier変換(STFR)によって,周波数の選択は段階的判別分析によって行った。STFTを使用した他に,さらに湿度と温度の値をパターン原型ベクトルに加えて,分類性能を改良した。神経網のベクトル定量化ラーニング(LVQ)と幅広いデータによるネットワークトレーニングによって,多様な環境状態に関係なく匂いを分類することができた。多様な湿度や温度の下で,匂いの濃度が動的かつ不規則に変化しても確実に分類することができた。Copyright 2008 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *匂い ,  *分類 ,  匂い物質 ,  *濃度 ,  *湿度 ,  *温度変動 ,  *匂いセンサ ,  応答 ,  振動数 ,  振動振幅 ,  ベクトル解析 ,  Fourier変換 ,  *判別分析 ,  *ニューラルネットワーク

分類 (3件)： 分析機器  (CC02020S) ,  精油,香料  (YG03020H) ,  悪臭  (SB04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 湿度 ,  匂い ,  分類 ,  研究