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J-GLOBAL ID:201502221314985636   整理番号:15A0762803

温度変調された抵抗ガスセンサの応答パターンからの判別情報抽出における異なるニューラルネットワーク構造の成功程度比較

Comparing success levels of different neural network structures in extracting discriminative information from the response patterns of a temperature-modulated resistive gas sensor
著者 (3件):
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巻: 26  号:ページ: 065103,1-10  発行年: 2015年06月 
JST資料番号: C0354C  ISSN: 0957-0233  CODEN: MSTCEP  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)
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本稿では,局所線形モデルツリー(LOLIMOT)学習アルゴリズムによるニューロファジーネットワークを用いて,抵抗ガスセンサ(RGS)のマイクロヒータに対して5段の階段加熱電圧を印加することによって作られた仮想アレイの応答パターンのモデル化について報告した。対象ガスとして,メタノール,エタノール,及び水素等12種類のガスについて11種類の濃度レベルの分析物を調べた。温度変調RGSの応答パターンから差別的特徴のモデル化及び抽出における,多層パーセプトロン,動径基底関数,及びLOLIMOT学習アルゴリズムによるニューロファジーネットワークから成る3つのニューラルネットワークの性能を定量的に比較した。その結果,著者等は,局所線形ニューロファジーと動径基底関数ネットワークから抽出した特徴に対して,それぞれ96.27%と90.74%の認識率の優れた判別率を示した。
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