文献

J-GLOBAL ID：200902265984904857   整理番号：08A1060719

音響信号に基づく不良シジミ貝判別に対するパターン認識手法の適用と評価

Comparison of Pattern Classification Methods in Discrimination of Inferior Shijimi Clams Based on Acoustic Signals

著者 (4件)： 堀内匡 (松江工高専) ,  別府俊幸 (松江工高専) ,  藤岡美博 (松江工高専) ,  原元司 (松江工高専)
資料名： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
巻： 20  号： 5  ページ： 817-822  発行年： 2008年10月15日 
JST資料番号： L0501A  ISSN： 1347-7986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,実現が期待されているシジミ自動選別装置の開発に向けて,シジミ貝をぶつけた際に発生する音響信号に基づく不良シジミ貝の判別に関して検討を行った。具体的には,音響信号を周波数解析した後,特徴ベクトルを抽出し,各種のパターン認識手法を用いて不良シジミ貝の判別を行い,判別精度を比較評価した。パターン認識手法として,決定木学習,k-最近傍識別法,多層ニューラルネットワーク,サポートベクターマシンを取り上げ,それぞれについて同様の判別実験を行い,判別精度の比較検討を行った。その結果,多層ニューラルネットワークによる手法が他の手法に比べて最も優れており,約95%の判別精度が得られた。次いで,サポートベクターマシン,k-最近傍識別法,決定木学習の順で判別精度が高く,いずれの手法においても一定の有効性を確認することができた。(著者抄録)

シソーラス用語： *パターン認識 ,  シジミ ,  *音響分析 ,  特徴抽出 ,  ベクトル ,  判別分析 ,  精度 ,  ディシジョンツリー ,  問題 ,  *ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  最近傍問題 ,  特徴ベクトル ,  無脊椎動物

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (6件)：

• [1] 堀内匡,別府俊幸,藤岡美博,原元司:“音響信号による不良シジミ貝判別に関する基礎的検討”,電気学会論文誌C,Vol.126,No.2,pp.297-298(2006)
• [2] G. Shakhnarovich, et. al: “Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision: Theory and Practice”, The MIT Press (2006)
• [3] C. M. Bishop: “Neural Networks for Pattern Recognition”, Oxford University Press (1995)
• [4] 津田宏治:“サポートベクターマシンとは何か”,電子情報通信学会誌,Vol.83,No.6,pp.460-466(2000)
• [5] “Data Mining Tools See5 and C5.0”, http://rulequest.com/see5-info.html

タイトルに関連する用語 (6件)： 音響信号 ,  シジミ貝 ,  判別 ,  パターン認識 ,  手法 ,  評価