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J-GLOBAL ID：201302297874663589   整理番号：13A0905944

複数の自己組織化マップに基づく匂いセンサのためのドリフト反作用方式

Drift counteraction method for electronic nose based on multiple self-organizing maps

著者 (2件)： Liu Tao (Coll. of Communication Engineering,Chongqing Univ., Chongqing) ,  Huang Zhiyong (Coll. of Communication Engineering,Chongqing Univ., Chongqing)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 33  号： 6  ページ： 1287-1292  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複数の自己組織化マップ(MSOM)ニューラルネットワークは匂いセンサにおけるガスセンサアレイドリフトを補償できる。しかしながら,理論解析は同種のガスの連続的に入って来るサンプルの条件の下で,無効ドリフト反作用が発生する可能性があり,ドリフト補償性能が無くなることを意味すると指摘する。この問題を解決するために,増加再訓練という修正MSOM再訓練方式を提案する。この方式はドリフト推定を使用するニューラルネットワークのために調整される重さを実施する。実験結果は,新戦略が再訓練プロセスの間に公正なドリフト情報保護を実現することを示した。ドリフト補償の性能を改善して,MSOMネットワークの認識比率を最終的に増加させる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *自己組織化特徴マップ ,  匂いセンサ ,  ドリフト ,  反作用 ,  ニューラルネットワーク ,  センサアレイ ,  ガスセンサ ,  情報セキュリティ ,  解析 ,  比率
準シソーラス用語： *自己組織化マップ ,  情報保護 ,  理論解析 ,  認識比率 ,  実験結果

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己組織化マップ ,  匂いセンサ ,  ドリフト ,  反作用