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J-GLOBAL ID:201502215778715720   整理番号:15A0622432

連続モニタリングでの急速に変化するガス濃度に曝露された化学センサアレイの遅い応答を補償するリザーバコンピューティング

Reservoir computing compensates slow response of chemosensor arrays exposed to fast varying gas concentrations in continuous monitoring
著者 (6件):
資料名:
巻: 215  ページ: 618-629  発行年: 2015年08月 
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)
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金属酸化物(MOX)ガスセンサアレイは,化学検出の基本タスクを実行する主要な技術選択である。しかしその適用は,センサアレイを閉鎖測定チャンバ内に置いた,比較的制御された機器に,概ね限られている。通常,実験プロトコルは,あらかじめ定義され,アレイを,最初に参照ガスに,次いで,ガス試料,最後に初期状態へ復帰のため参照ガスに曝すという,3つの段階を含む。こうしたサンプリング手順は,完全な実験プロトコルでの信号捕捉を必要とし,事前に定義した測定持続時間が完了するまでアウトプット予測を,通常,遅らせる。化学センサの遅い時間応答のため,測定完了には,通常,分単位を必要とする。本稿で著者等は,化学センサアレイの遅い時間挙動を克服するため,連続的に興味対象の化学物質の識別と定量を可能として,測定遅延を低減するリザーバコンピューティング(RC)アルゴリズムの利用を提案した。著者等は,リアルタイムに速く変化するガス濃度に対する正確で連続した予測を提供するため,RCアルゴリズムの能力を評価するための2つのデータセットを生成させた。両データセット(合成データから生成したものと,実際のガスセンサから得たもの)は,濃度レベルが経時的にランダムに変化する二元ガス混合物に曝したMOXセンサの時系列を提供した。著者等の結果は,著者等のアプローチが,検出システムの時間応答を改善し,リアルタイムに正確な予測を提供し,オンラインモニタリングへの適用に特に適することを示した。収集データセットと開発したコードを,今後の研究のため,研究者に公開し,に利用可能とした。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (3件):
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その他の情報処理  ,  数値計算  ,  分析機器 

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