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J-GLOBAL ID：201502200781866414   整理番号：15A0959417

低分解能γ線スペクトルを用いたウラン廃棄物ドラム缶の迅速分類へのサポートベクトルマシンの応用

Application of support vector machine to rapid classification of uranium waste drums using low-resolution γ-ray spectra

著者 (7件)： HATA Haruhi (Ningyo-toge Environmental Engineering Center, Japan Atomic Energy Agency, 1550 Kamisaibara, Kagamino-cho, Tomata-gun ...) ,  HATA Haruhi (Graduate School of Natural Sci. and Technol., Okayama Univ., 3-1-1, Tsushima-naka kita-ku, Okayama 700-8530, JPN) ,  YOKOYAMA Kaoru (Ningyo-toge Environmental Engineering Center, Japan Atomic Energy Agency, 1550 Kamisaibara, Kagamino-cho, Tomata-gun ...) ,  ISHIMORI Yuu (Ningyo-toge Environmental Engineering Center, Japan Atomic Energy Agency, 1550 Kamisaibara, Kagamino-cho, Tomata-gun ...) ,  OHARA Yoshiyuki (Ningyo-toge Environmental Engineering Center, Japan Atomic Energy Agency, 1550 Kamisaibara, Kagamino-cho, Tomata-gun ...) ,  TANAKA Yoshio (Ningyo-toge Environmental Engineering Center, Japan Atomic Energy Agency, 1550 Kamisaibara, Kagamino-cho, Tomata-gun ...) ,  SUGITSUE Noritake (Ningyo-toge Environmental Engineering Center, Japan Atomic Energy Agency, 1550 Kamisaibara, Kagamino-cho, Tomata-gun ...)
資料名： Applied Radiation and Isotopes  (Applied Radiation and Isotopes)
巻： 104  ページ： 143-146  発行年： 2015年10月 
JST資料番号： C0201A  ISSN： 0969-8043  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 由来に基づいてウラン廃棄物ドラム缶を天然ウランと再処理ウランに分類するためのサポートベクトルマシン(SVM)の利用可能性を調べた。方法を12の訓練データ集合で訓練し,NaI(Tl)シンチレーション検出器で得た955のγ線スペクトルデータ集合で試験した。955の試験データ集合の内の僅か4データ集合が元のラベルと異なった-その内の一つは誤標識で,残りの三つはSVMによる誤分類であった。これらの結果はSVMが大量のデータを短時間で分類するための効果的方法であることを示唆した。従って,SVMはスケーリング因子法を支援し,元の標識を確認するための補助手段として適当な方法である。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： γ線スペクトル ,  *ウラン ,  *放射性廃棄物 ,  核燃料再処理 ,  *サポートベクトルマシン ,  ドラム缶 ,  廃棄物管理 ,  分類 ,  標識 ,  スケール因子
準シソーラス用語： 再処理ウラン ,  天然ウラン

分類 (1件)： 放射性廃棄物  (MB05000Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 低分解能 ,  γ線スペクトル ,  ウラン廃棄物 ,  ドラム缶 ,  分類 ,  サポートベクトルマシン ,  応用